Visualisasi Data Sains menggunakan seaborn (Python)

#modules
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.read_csv('data yang mau dipanggil')
df.head()  #print awalan data

#contoh data, kita timpa
df1 = df(df.tipe == 'data1')
df2 = df(df.tipe == 'data2')
plt.scatter(df1.X, df1.y)
plt.scatter(df2.X, df2.y)

#seaborn lebih mempermudah ketimbang scatter
sns.scatterplot('X', 'y', data=df, hue='tipe)  #hue warnanya berdasakan, otomatis dalam 1 code ketimbang scatter

bisa juga tambhkan matplotlib dg plt.figue(figsize=(6, 6))

#bisa juga kita lakukan regresi
sns.lmplot('X', 'y', data=df, hue='tipe)

#histogram
sns.distplot(df1.x, bins=20) #garis aproximasi bentuk histogramnya