这篇教程Python 数据可视化之Seaborn详解写得很实用，希望能帮到您。
安装要安装 seaborn，请在终端中输入以下命令。 pip install seaborn
Seaborn 建立在 Matplotlib 之上，因此它也可以与 Matplotlib 一起使用。一起使用 Matplotlib 和 Seaborn 是一个非常简单的过程。我们只需要像之前一样调用 Seaborn Plotting 函数，然后就可以使用 Matplotlib 的自定义函数了。 注意： Seaborn 加载了提示、虹膜等数据集，但在本教程中，我们将使用 Pandas 加载这些数据集。 例子： # 导包import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd# 读取数据库data = pd.read_csv("tips.csv")# 画线图sns.lineplot(x="sex", y="total_bill", data=data)# 使用 Matplotlib 设置标题plt.title('Title using Matplotlib Function')plt.show()输出: 
散点图散点图是使用scatterplot() 方法绘制的。这类似于 Matplotlib，但需要额外的参数数据。 # 导包import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd# 读取数据库data = pd.read_csv("tips.csv")sns.scatterplot(x='day', y='tip', data=data,)plt.show()输出: 
你会发现在使用 Matplotlib 时，如果你想根据sex为这个图的每个点着色会很困难。 但在散点图中，它可以在色调参数的帮助下完成。 例子： # 导包import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd# 读取数据库data = pd.read_csv("tips.csv")sns.scatterplot(x='day', y='tip', data=data, hue='sex')plt.show()输出: 
线图Seaborn 中的 Line Plot 使用 lineplot() 方法绘制。 在这种情况下，我们也可以只传递 data 参数。 示例： # 导包import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd# 读取数据库data = pd.read_csv("tips.csv")sns.lineplot(x='day', y='tip', data=data)plt.show()输出： 
示例 2： # 导包import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd# 读取数据库data = pd.read_csv("tips.csv")# 仅使用数据属性sns.lineplot(data=data.drop(['total_bill'], axis=1))plt.show()输出： 
条形图Seaborn 中的条形图可以使用barplot()方法. 例子： # 导包import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd# 读取数据库data = pd.read_csv("tips.csv")sns.barplot(x='day',y='tip', data=data, hue='sex')plt.show()输出： 
直方图Seaborn 中的直方图可以使用histplot() 函数绘制。 例子： # 导包import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd# 读取数据库data = pd.read_csv("tips.csv")sns.histplot(x='total_bill', data=data, kde=True, hue='sex')plt.show()输出： 
在浏览完所有这些绘图后，您一定已经注意到，使用 Seaborn 自定义绘图比使用 Matplotlib 容易得多。 它也是基于 matplotlib 构建的，那么我们也可以在使用 Seaborn 时使用 matplotlib 函数。下一节我们继续谈第三个库
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