Seaborn 是一个强大的 Python 绘图库，用于创建吸引人的统计图形。本教程将探讨 Seaborn 的高级特性。

快速开始

首先，确保你已经安装了 Seaborn 和 Matplotlib，因为 Seaborn 是 Matplotlib 的扩展：

!pip install seaborn matplotlib

高级特性

1. 回归分析图

Seaborn 的 regplot 函数可以用来创建回归分析图，这是一种展示两个变量之间关系的强大工具。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('/path/to/your/data.csv')

# 创建回归分析图
sns.regplot(x='feature1', y='feature2', data=data)
plt.show()

2. 小提琴图

小提琴图是箱线图和密度图的结合，可以用来展示数据的分布。

sns.violinplot(x='category', y='value', data=data)
plt.show()

3. 热力图

热力图可以用来展示两个变量之间的相关性。

sns.heatmap(data.corr(), annot=True)
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。

图片展示

这里有一个示例图片，展示了 Seaborn 生成的小提琴图：

violin_plot