Seaborn 文档指南 📊

Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库，专为统计数据分析而设计，提供了更高级的接口和更美观的默认图形样式。它是数据分析和科学可视化领域中非常受欢迎的工具，尤其适合处理 Pandas 数据结构。

主要特性

• 优雅的默认样式：Seaborn 提供了美观的图形样式，使数据可视化更加直观。
• 集成 Pandas 数据结构：轻松处理 DataFrame 数据，简化绘图流程。
• 高级统计图表：支持直方图、散点图、热力图、箱线图等多种统计图表。
• 简化代码语法：相比 Matplotlib，Seaborn 的 API 更加简洁，易于使用。

快速入门

1. 安装 Seaborn：

   pip install seaborn
   

2. 导入库：

   import seaborn as sns
   

3. 加载示例数据集：

   sns.set_theme()  # 设置默认样式
   df = sns.load_dataset("iris")
   

4. 绘制基础图表：

   sns.scatterplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=df)
   

推荐学习路径

• 基础教程：Seaborn 官方教程 提供了详细的入门指引。
• 高级用法：Seaborn 高级图表 介绍了更复杂的图形类型和定制方法。
• 示例数据集：Seaborn 提供了多个内置数据集，如 tips、iris、flights 等，可用于练习。

附加资源

• Seaborn 文档 是官方提供的完整参考手册。
• Seaborn GitHub 仓库 包含源代码、贡献指南和最新动态。

示例图片展示

如需进一步了解，请查看相关教程或访问 Seaborn 官方文档。