Python 数据可视化教程：使用 Seaborn

Seaborn 是一个 Python 数据可视化库，它基于 Matplotlib，提供了一套更高级的绘图功能。以下是一些关于如何使用 Seaborn 进行数据可视化的基础教程。

基础图表

1. 散点图：用于展示两个变量之间的关系。

   

2. 折线图：常用于展示数据随时间的变化趋势。

   

3. 条形图：用于比较不同类别之间的数据。

   

高级图表

1. 箱线图：用于展示数据的分布情况。

   

2. 小提琴图：结合了箱线图和密度图的特点。

   

3. 热图：用于展示数据矩阵中的模式。

   

示例代码

以下是一个使用 Seaborn 绘制散点图的示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
data = sns.load_dataset("iris")

# 绘制散点图
sns.scatterplot(x="sepal_length", y="sepal_width", hue="species", data=data)

# 显示图表
plt.show()

扩展阅读

想要了解更多关于 Seaborn 的内容，可以访问我们的Seaborn 教程页面。