Установка Seaborn

Если вы пользуетесь Google Colaboratory, то никакой установки не требуется - все работает "сразу и прямо из коробки":

Использование Seaborn в Google Colaboratory

Но если иногда вам приходится работать без интернета (согласитесь, такое случается), то скорее всего вам приходится работать с дистрибутивом Python Anaconda. Если, по какой-то причине, в нем не оказалось Seaborn, то установить данную библиотеку можно либо с помощью терминала (в Linux) либо с помощью Anaconda Prompt (в Windows), набрав следующую команду:

conda install seaborn

А если (по какой-то очень странной причине) вам понадобилось использовать Seaborn в стандартном или каком-то другом дистрибутиве Python то его можно установить с помощью pip-а, выполнив команду:

pip install seaborn

Или, если не сработает:

pip3 install seaborn

Так же следует учитывать, что Seaborn работает только в Python 3.6 и выше. А еще Seaborn зависит от следующих библиотек:

  • numpy
  • scipy
  • pandas
  • matplotlib

Так что эти пакеты будут установлены вместе с Seaborn. А вот если вы планируете рисовать графики с регрессией или выполнять кластеризацию, то следующие пакеты придется установить вручную:

  • statsmodels - conda install statsmodels (или pip3 install statsmodels)
  • fastcluster - conda install fastcluster (или pip3 install fastcluster)

Что бы проверить - все ли работает можно выполнить следующий код:

import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.pairplot(tips);

Если в результате появился график, то все "норм". Если вместо графика вы увидели только вот такую строчку:

<seaborn.axisgrid.PairGrid at 0x7fafae0a8908>

То это значит, что вы не работаете не в блокноте Jupyter-а не в терминале IPython-а и значит потребуется явное указание того что вы хотите увидеть график, а именно, придется добавлять plt.show(). Естественно, только после того как вы импортируете Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

Что бы проверить как работают регрессионные модели, можно выполнить следующий код

import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.lmplot(data=tips,
           x='total_bill',
           y='tip');

Если график появился - значит StatsModels установилась и все работает отлично.

Что бы проверить как работает кластеризация можно выполнить вот такой код:

import seaborn as sns

iris = sns.load_dataset("iris")
species = iris.pop("species")
sns.clustermap(iris);

Если и в этом случае появился график, то значит и Fastcluster тоже отлично работает.

Если Seaborn все-таки не запускается, то скорее всего проблема кроется в "кривой" установке одной из вышеперечисленных библиотек. В этом случае внимательно изучите сообщение об ошибке, скорее всего в нем будет указано какая именно библиотека не работает. После этого переустановите ее с необходимыми настройками, которые можно найти на официальном сайте данной библиотеки. Еще могут появляться сообщения о том, что Seaborn не может быть найдена на компьютере, эта проблема вероятнее всего связана с тем, что используется несколько версий Python.

В общем, самый простой способ жить без Error-ов - пользоваться Google Colab-ом и одной версией Anaconda.