シーボーン
v0.13.2 (January 2024)
Seaborn は、matplotlib に基づく Python 視覚化ライブラリです。魅力的な統計グラフィックを描画するための高レベルのインターフェイスを提供します。
オンライン ドキュメントは seaborn.pydata.org で入手できます。
ドキュメントには、チュートリアル、サンプル ギャラリー、API リファレンス、FAQ、その他の役立つ情報が含まれています。
ドキュメントをローカルで構築するには、 doc/README.mdを参照してください。
Seaborn は Python 3.8 以降をサポートしています。
インストールには numpy、pandas、matplotlib が必要です。一部の高度な統計機能には、scipy および/または statsmodels が必要です。
最新の安定リリース (および必要な依存関係) は、PyPI からインストールできます。
pip install seaborn
オプションの統計依存関係を含めることもできます。
pip install seaborn[stats]
Seaborn は conda を使用してインストールすることもできます。
conda install seaborn
メインの anaconda リポジトリは、新しいリリースの追加において PyPI よりも遅れていますが、conda-forge ( -c conda-forge ) は通常、すぐに更新されることに注意してください。
seaborn について説明した論文が Journal of Open Source Software に掲載されました。この論文はライブラリの主な機能についての紹介を提供しており、seaborn が科学出版物に不可欠であることが判明した場合には引用として使用できます。
seaborn をテストするには、追加の依存関係をインストールする必要があります。これらはdev extra (例: pip install .[dev] ) でインストールできます。
コードをテストするには、ソース ディレクトリでmake testを実行します。これにより、単体テストが実行され (pytest を使用)、カバレッジ レポートが生成されます。
コード スタイルは、 setup.cfgファイルの設定を使用してflake8で強制されます。 make lintを実行して確認します。あるいは、 pre-commit使用して、コミットしているファイルに対して lint チェックを自動的に実行することもできます。pre pre-commit install実行してセットアップし、その後は通常どおりコミットするだけです。
Seaborn の開発は Github で行われます: https://github.com/mwaskom/seaborn
発生したバグは、問題を示す再現可能な例とともに問題トラッカーに送信してください。使用方法に関する質問は、seaborn タグがある StackOverflow で行うとより分かりやすくなります。
