seaborn
✓Visualización estadística. Dispersión, caja, violín, mapas de calor, diagramas de pares, regresión, matrices de correlación, KDE, diagramas facetados, para análisis exploratorio y cifras de publicación.
Instalación
SKILL.md
Seaborn is a Python visualization library for creating publication-quality statistical graphics. Use this skill for dataset-oriented plotting, multivariate analysis, automatic statistical estimation, and complex multi-panel figures with minimal code.
The function interface provides specialized plotting functions organized by visualization type. Each category has axes-level functions (plot to single axes) and figure-level functions (manage entire figure with faceting).
The seaborn.objects interface provides a declarative, composable API similar to ggplot2. Build visualizations by chaining methods to specify data mappings, marks, transformations, and scales.
Visualización estadística. Dispersión, caja, violín, mapas de calor, diagramas de pares, regresión, matrices de correlación, KDE, diagramas facetados, para análisis exploratorio y cifras de publicación. Fuente: ovachiever/droid-tings.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill seaborn- Fuente
- ovachiever/droid-tings
- Categoría
- {}Análisis de Datos
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-01
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es seaborn?
Visualización estadística. Dispersión, caja, violín, mapas de calor, diagramas de pares, regresión, matrices de correlación, KDE, diagramas facetados, para análisis exploratorio y cifras de publicación. Fuente: ovachiever/droid-tings.
¿Cómo instalo seaborn?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill seaborn Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/ovachiever/droid-tings
Detalles
- Categoría
- {}Análisis de Datos
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-01