nacido en el mar
v0.13.2 (January 2024)
Seaborn es una biblioteca de visualización de Python basada en matplotlib. Proporciona una interfaz de alto nivel para dibujar gráficos estadísticos atractivos.
La documentación en línea está disponible en seaborn.pydata.org.
Los documentos incluyen un tutorial, una galería de ejemplos, una referencia de API, preguntas frecuentes y otra información útil.
Para crear la documentación localmente, consulte doc/README.md .
Seaborn es compatible con Python 3.8+.
La instalación requiere numpy, pandas y matplotlib. Algunas funciones estadísticas avanzadas requieren scipy y/o statsmodels.
La última versión estable (y las dependencias requeridas) se pueden instalar desde PyPI:
pip install seaborn
También es posible incluir dependencias estadísticas opcionales:
pip install seaborn[stats]
Seaborn también se puede instalar con conda:
conda install seaborn
Tenga en cuenta que el repositorio principal de anaconda se retrasa con PyPI al agregar nuevas versiones, pero conda-forge ( -c conda-forge ) generalmente se actualiza rápidamente.
Se ha publicado un artículo que describe seaborn en el Journal of Open Source Software. El artículo proporciona una introducción a las características clave de la biblioteca y puede utilizarse como cita si seaborn resulta integral para una publicación científica.
Las pruebas de seaborn requieren la instalación de dependencias adicionales; se pueden instalar con el dev extra (por ejemplo, pip install .[dev] ).
Para probar el código, ejecute make test en el directorio fuente. Esto ejercitará las pruebas unitarias (usando pytest) y generará un informe de cobertura.
El estilo del código se aplica con flake8 utilizando la configuración del archivo setup.cfg . Ejecute make lint para comprobarlo. Alternativamente, puede usar pre-commit para ejecutar automáticamente comprobaciones de pelusa en cualquier archivo que esté confirmando: simplemente ejecute pre-commit install para configurarlo y luego confirme como de costumbre en el futuro.
El desarrollo de Seaborn se lleva a cabo en Github: https://github.com/mwaskom/seaborn
Envíe los errores que encuentre al rastreador de problemas con un ejemplo reproducible que demuestre el problema. Las preguntas sobre el uso se encuentran más en casa en StackOverflow, donde hay una etiqueta seaborn.
