seaborn
De la autor
Statistical visualization with pandas integration. Use for quick exploration of distributions, relationships, and categorical comparisons with attractive defaults. Best for box plots, violin plots, pair plots, heatmaps. Built on matplotlib. For interactive plots use plotly; for publication styling use scientific-visualization.
Instalare
npx skills add skillmds/skillmd --skill seaborn -a claude-code
Se instalează în .claude/skills/seaborn/ · Fiecare comandă descarcă skill-ul direct de pe GitHub cu utilitarul open source skills.
Fără descărcare: licența acestui skill (Personalizată sau neclară) nu ne permite să-i redistribuim fișierele. Comenzile de instalare le iau direct de pe GitHub.
Vrei ca agentul să-ți propună skill-uri în timp ce scrii? Vezi cum folosești skill-urile din IDE.
Verificări de siguranță pe SKILL.md
Niciun avertisment.
De ce 79
aiqbench calculează scorul de încredere din semnale publice. Nu este un audit de securitate, așa că citește un skill înainte să-l instalezi.
Skill-uri similare
Cele mai apropiate de acesta prin ce fac și când sunt folosite.
- seaborn-statistical-visualizationjaechang-hits/SciAgent-SkillsStatistical visualization on matplotlib + pandas. Distributions (histplot, kdeplot, violin, box), relational (scatter, line), categorical, regression, correlation heatmaps. Auto aggregation/CIs. Use plotly for interactive; matplotlib for low-level.Date★ 382
- seaborn-statistical-plotsjaechang-hits/SciAgent-SkillsStatistical visualization on matplotlib with native pandas support. Auto aggregation, CIs, grouping for distributions (histplot, kdeplot), categorical (boxplot, violinplot), relational (scatterplot, lineplot), regression (regplot, lmplot), matrix (heatmap, clustermap), grids (pairplot, FacetGrid). Use for quick statistical summaries; matplotlib for fine control; plotly for interactive HTML.Date★ 382
- data-visualizationanthropics/knowledge-work-pluginsCreate effective data visualizations with Python (matplotlib, seaborn, plotly). Use when building charts, choosing the right chart type for a dataset, creating publication-quality figures, or applying design principles like accessibility and color theory.OficialDesign★ 32.5K
- scientific-visualizationK-Dense-AI/scientific-agent-skillsCreates and audits truthful, accessible, publication-ready scientific figures with Matplotlib, Seaborn, or Plotly. Use it for figure design, multi-panel layouts, uncertainty and missing-data displays, color/contrast review, image metadata validation, and journal export planning.Știință★ 54.4K
- matplotlibforyourhealth111-pixel/Vibe-SkillsFoundational plotting library. Create line plots, scatter, bar, histograms, heatmaps, 3D, subplots, export PNG/PDF/SVG, for scientific visualization and publication figures.Documente★ 3.8K
- plotlyskillmds/skillmdInteractive visualization library. Use when you need hover info, zoom, pan, or web-embeddable charts. Best for dashboards, exploratory analysis, and presentations. For static publication figures use matplotlib or scientific-visualization.Știință★ 190
Note și recenzii
—
nicio recenzie
Ai încercat acest skill? Notează-l ca să-i ajuți pe alții. Autentifică-te
Discuție
Intră în discuție. Autentifică-te