Crear visualizaciones estadísticas de calidad para publicación requiere código repetitivo significativo y decisiones de diseño. Esta habilidad proporciona acceso optimizado a las funciones de la biblioteca seaborn para generar gráficos de caja, gráficos de violín, mapas de calor y gráficos de pares con valores predeterminados atractivos e integración con pandas.
Descargar el ZIP de la skill
Subir en Claude
Ve a Configuración → Capacidades → Skills → Subir skill
Activa y empieza a usar
Pruébalo
Usando "seaborn". Create a box plot showing revenue by region using the sales_data DataFrame. Set region as x-axis and revenue as y-axis.
Resultado esperado:
Un gráfico de figura de caja con regiones en el eje x, ingresos en el eje y, mostrando mediana, cuartiles y valores atípicos para cada región. Estilo limpio con los valores predeterminados de seaborn aplicados.
Usando "seaborn". Generate a heatmap of the correlation matrix from customer_data with annotations showing the correlation coefficients.
Resultado esperado:
Un mapa de calor cuadrado con celdas coloreadas por fuerza de correlación (paleta divergente rojo-azul), anotaciones numéricas en cada celda, y una leyenda de barra de color mostrando la escala.
Usando "seaborn". Create a violin plot of response times by priority level from support_data, with box inside showing quartiles.
Resultado esperado:
Un gráfico de violín con niveles de prioridad en el eje x y tiempos de respuesta en el eje y. Cada violín muestra la distribución completa, con una superposición de gráfico de caja mostrando líneas de mediana y cuartiles.
Auditoría de seguridad
SeguroAll 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.
Puntuación de calidad
Lo que puedes crear
Explorar Distribuciones de Conjuntos de Datos para Análisis
Generar rápidamente comparaciones de distribuciones entre grupos categóricos usando gráficos de caja y gráficos de violín para identificar valores atípicos y patrones en datos experimentales o de encuestas.
Visualizar Matrices de Correlación en Cuadernos
Crear mapas de calor anotados que muestren coeficientes de correlación entre variables para apoyar la selección de características y la evaluación de multicolinealidad en flujos de trabajo de aprendizaje automático.
Generar Figuras de Calidad para Publicación
Producir figuras estadísticas estilizadas con estética consistente para artículos académicos, informes y presentaciones usando personalización de tema de seaborn.
Prueba estos prompts
Usa la habilidad de seaborn para crear un gráfico de caja comparando valores a través de una variable categórica. Usa el DataFrame sample_data con 'category' como eje x y 'value' como eje y. Aplica el tema predeterminado de seaborn y agrega etiquetas apropiadas.
Genera un gráfico de violín con la habilidad de seaborn mostrando la distribución de 'scores' por 'treatment_group' desde experiment_data. Incluye la opción inner='box' para mostrar cuartiles. Usa una paleta de colores profesional y establece el tamaño de figura en 10x6.
Crea un mapa de calor usando seaborn para visualizar la matriz de correlación desde features_df. Anota las celdas con valores de correlación, usa un mapa de colores divergente centrado en 0, e incluye una leyenda de barra de color. Establece el tamaño de figura apropiadamente para la legibilidad.
Genera un gráfico de pares usando seaborn para las columnas ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width'] desde iris_data. Colorea los puntos por especie, muestra gráficos de dispersión en el triángulo inferior y distribuciones en la diagonal, y usa un tamaño de cuadrícula de subgráficos de 12x12.
Mejores prácticas
- Usa tamaños de figura consistentes (establecidos a través de parámetros de figura de matplotlib) al crear múltiples visualizaciones relacionadas para informes
- Aplica configuraciones de tema de seaborn (sns.set_theme) una vez al principio de las sesiones para un estilo consistente en todas las figuras generadas
- Elige paletas de colores apropiadas (divergentes para correlaciones, secuenciales para magnitudes) para representar con precisión las relaciones de datos
Evitar
- Evita crear visualizaciones excesivamente complejas con demasiadas categorías (considera agregar o filtrar datos primero)
- No uses gráficos de caja para tamaños de muestra muy pequeños donde gráficos de violín o de strip mostrarían mejor la distribución
- Evita abrumar las figuras con anotaciones excesivas; mantén las etiquetas y títulos claros y concisos
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre gráficos de caja y gráficos de violín en seaborn?
¿Puedo usar seaborn con datos almacenados en DataFrames de pandas?
¿Cómo guardo figuras de seaborn para publicación?
¿Qué paletas de colores están disponibles en seaborn?
¿Cómo personalizo el estilo de figuras de seaborn globalmente?
¿Puedo combinar matplotlib y seaborn en la misma figura?
Detalles del desarrollador
Autor
K-Dense-AILicencia
BSD-3-Clause license
Repositorio
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/seabornRef.
main
Estructura de archivos