کتابخانه seaborn پایتون ابزاری بسیار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها است. این کتابخانه به خصوص در زمینه تحلیل داده‌های آماری و ارائه بصری اطلاعات مؤثر است. در این مقاله، به بررسی چگونگی استفاده از seaborn برای تحلیل داده‌های آب و هوایی خواهیم پرداخت.

نصب و راه‌ اندازی seaborn

اگر هنوز seaborn را نصب نکرده‌اید، می‌توانید با استفاده از pip آن را نصب کنید:

pip install seaborn

بارگذاری داده‌ های آب و هوایی

برای تحلیل داده‌های آب و هوایی، ابتدا باید داده‌های مربوطه را بارگذاری کنیم. فرض کنیم داده‌های ما در یک فایل CSV به نام weather_data.csv قرار دارد:

import pandas as pd

# بارگذاری داده‌ها
data = pd.read_csv('weather_data.csv')
print(data.head())

آموزش مقدماتی پایتون

تجزیه و تحلیل داده‌ها با کتابخانه seaborn پایتون

بررسی توزیع دما

برای مشاهده توزیع دما در داده‌های آب و هوایی، می‌توانیم از نمودارهای توزیع استفاده کنیم:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# رسم نمودار توزیع دما
sns.histplot(data['temperature'], bins=30, kde=True)
plt.title('توزیع دما')
plt.xlabel('دما (درجه سانتی‌گراد)')
plt.ylabel('تعداد')
plt.show()

مقایسه دما در فصل‌ های مختلف

برای مقایسه دما در فصل‌های مختلف سال، می‌توانیم از نمودارهای جعبه‌ای استفاده کنیم:

# فرض کنید که یک ستون به نام 'season' داریم که فصل هر رکورد را مشخص می‌کند
sns.boxplot(x='season', y='temperature', data=data)
plt.title('مقایسه دما در فصل‌های مختلف')
plt.xlabel('فصل')
plt.ylabel('دما (درجه سانتی‌گراد)')
plt.show()

تحلیل همبستگی

برای بررسی همبستگی بین دما و رطوبت، می‌توانیم از نمودار پراکندگی استفاده کنیم:

sns.scatterplot(x='temperature', y='humidity', data=data)
plt.title('تحلیل همبستگی بین دما و رطوبت')
plt.xlabel('دما (درجه سانتی‌گراد)')
plt.ylabel('رطوبت (%)')
plt.show()

نتیجه‌ گیری

کتابخانه seaborn پایتون امکانات بسیار مفیدی برای تحلیل داده‌های آب و هوایی ارائه می‌دهد. با استفاده از نمودارهای توزیع، جعبه‌ای و پراکندگی، می‌توانید بینش‌های جالبی در مورد داده‌های خود به دست آورید. با استفاده از این ابزار، محققان و طراحان می‌توانند به راحتی الگوها و روابط موجود در داده‌ها را شناسایی کنند.