يتطلب إنشاء تصورات إحصائية بجودة النشر كمية كبيرة من الكود المعياري وقرارات التصميم. توفر هذه المهارة وصولاً محسناً إلى دوال مكتبة Seaborn لإنشاء الرسوم الصندوقية والرسوم البيانية الكروفونية والخرائط الحرارية ورسوم الأزواج مع إعدادات افتراضية جذابة وتكامل مع pandas.
تنزيل ZIP المهارة
رفع في Claude
اذهب إلى Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
فعّل وابدأ الاستخدام
اختبرها
استخدام "seaborn". أنشئ رسمًا صندوقيًا يُظهر الإيرادات حسب المنطقة باستخدام DataFrame sales_data. اضبط المنطقة كمحور x والإيرادات كمحور y.
النتيجة المتوقعة:
رسم صندوقي مع المناطق على المحور x والإيرادات على المحور y، يُظهر الوسيط والربيعيات والقيم المتطرفة لكل منطقة. تنسيق نظيف مع تطبيق الإعدادات الافتراضية لـ Seaborn.
استخدام "seaborn". أنشئ خريطة حرارية لمصفوفة الارتباط من customer_data مع شروحات تُظهر معاملات الارتباط.
النتيجة المتوقعة:
خريطة حرارية مربعة مع تلوين الخلايا حسب قوة الارتباط (لوحة حمراء-زرقاء متباينة)، وشروحات رقمية في كل خلية، وشريط لون كمرجع يُظهر المقياس.
استخدام "seaborn". undefined
النتيجة المتوقعة:
رسم كروفوني مع مستويات الأولوية على المحور x وأوقات الاستجابة على المحور y. يُظهر كل رسم كروفوني التوزيع الكامل، مع تراكب رسم صندوقي يعرض خطوط الوسيط والربيعيات.
التدقيق الأمني
آمنAll static findings are false positives. The scanner incorrectly identified markdown documentation formatting (backticks for inline code) as shell command execution, library names as cryptographic algorithms, and standard metadata as network indicators. This is a legitimate statistical visualization skill with no malicious code or risky operations.
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
استكشاف توزيعات مجموعة البيانات للتحليل
إنشاء سريع لمقارنات التوزيع عبر الفئات الفئوية باستخدام الرسوم الصندوقية والرسوم البيانية الكروفونية لتحديد القيم المتطرفة والأنماط في البيانات التجريبية أو الاستبيانات.
تصوير مصفوفات الارتباط في الدفاتر
إنشاء خرائط حرارية مشروحة تعرض معاملات الارتباط بين المتغيرات لدعم اختيار الميزة وتقييم التعددية الخطية في سير عمل التعلم الآلي.
إنتاج أشكال بجودة النشر
إنتاج أشكال إحصائية منسقة مع جماليات متسقة للأوراق البحثية والتقارير والعروض التقديمية باستخدام تخصيص سمة Seaborn.
جرّب هذه الموجهات
استخدم مهارة Seaborn لإنشاء رسم صندوقي يقارن القيم عبر متغير فئوي. استخدم DataFrame sample_data مع 'category' كمحور x و'value' كمحور y. طبق السمة الافتراضية لـ Seaborn وأضف تسميات مناسبة.
أنشئ رسم كروفوني باستخدام مهارة Seaborn يُظهر توزيع 'scores' حسب 'treatment_group' من experiment_data. قم بتضمين خيار inner='box' لإظهار الربيعيات. استخدم لوحة ألوان احترافية وضبط حجم الشكل إلى 10 × 6.
أنشئ خريطة حرارية باستخدام Seaborn لتصور مصفوفة الارتباط من features_df. اشرح الخلايا بقيم الارتباط، واستخدم خريطة لونية متباينة تتمحور عند 0، وتضمين شريط لون كمرجع. اضبط حجم الشكل بشكل مناسب للقراءة.
أنشئ رسم أزواج باستخدام Seaborn للأعمدة ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width'] من iris_data. لون النقاط حسب النوع، واعرض مخططات مبعثرة على المثلث السفلي وتوزيعات على القطر، واستخدم حجم شبكة فرعية 12 × 12.
أفضل الممارسات
- استخدم أحجام أشكال متسقة (ضبط عبر معاملات شكل matplotlib) عند إنشاء تصورات متعددة ذات صلة للتقارير
- طبق إعدادات سمة Seaborn (sns.set_theme) مرة واحدة في بداية الجلسات للتنسيق المتسق عبر جميع الأشكال المُنشأة
- اختر لوحات ألوان مناسبة (متباينة للارتباطات، متسلسلة للمقادير) لتمثيل علاقات البيانات بدقة
تجنب
- تجنب إنشاء تصورات معقدة للغاية مع عدد كبير من الفئات (فكر في تجميع أو تصفية البيانات أولاً)
- لا تستخدم الرسوم الصندوقية لحجم عينات صغير جدًا حيث会更好 الرسوم الكروفونية أو المبعثرة في إظهار التوزيع
- تجنب إرهاق الأشكال بالشروحات المفرطة؛ حافظ على تسميات وعناوين واضحة ومختصرة