Seaborn 教程

Seaborn 是一个 Python 数据可视化库，它基于 Matplotlib 构建，提供了更高级的接口和丰富的图表样式。本教程将带你入门 Seaborn，并展示如何使用它来创建各种类型的图表。

安装和导入

首先，确保你已经安装了 Seaborn。如果没有，可以通过以下命令安装：

pip install seaborn

然后，在 Python 中导入 Seaborn：

import seaborn as sns

基础图表

Seaborn 提供了多种基础图表，例如散点图、条形图、箱线图等。

散点图

散点图用于展示两个变量之间的关系。以下是一个示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一些示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

# 创建散点图
sns.scatterplot(x=x, y=y)

# 显示图表
plt.show()

条形图

条形图用于比较不同类别之间的数值。以下是一个示例：

# 创建条形图
sns.barplot(x='Category', y='Value', data=data)

# 显示图表
plt.show()

高级图表

Seaborn 还提供了许多高级图表，例如小提琴图、热图等。

小提琴图

小提琴图结合了箱线图和密度图的特点，用于展示数据的分布情况。

# 创建小提琴图
sns.violinplot(x='Category', y='Value', data=data)

# 显示图表
plt.show()

热图

热图用于展示数据矩阵的密集程度。

# 创建热图
sns.heatmap(data)

# 显示图表
plt.show()

更多资源

如果你想要学习更多关于 Seaborn 的知识，可以访问我们的Seaborn 教程页面。

更多关于 Seaborn 的知识，请访问我们的[Seaborn 教程](/community/tutorials/seaborn-tutorial)页面。

希望这个教程能帮助你入门 Seaborn！