学习 Seaborn 数据可视化库

Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库，它提供了丰富的图表类型，可以帮助我们更直观地展示和分析数据。下面是一些学习 Seaborn 的基础教程。

基础图表

1. 点图

点图是最基本的图表类型之一，用于展示单一变量或多个变量之间的关系。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建点图
sns.scatterplot(x='变量1', y='变量2', data=数据集)

plt.show()

2. 直方图

直方图用于展示数据的分布情况。

# 创建直方图
sns.histplot(data=数据集, x='变量', kde=True)

plt.show()

高级图表

1. 散点矩阵图

散点矩阵图可以同时展示多个变量之间的关系。

# 创建散点矩阵图
sns.pairplot(data=数据集)

plt.show()

2. 热力图

热力图用于展示数据之间的相关性。

# 创建热力图
sns.heatmap(data=数据集.corr())

plt.show()

实践案例

在 Seaborn 官方文档 中，你可以找到许多实践案例，帮助你更好地理解和使用 Seaborn。

Python 数据可视化

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