Seaborn 是基于 Matplotlib 的高级数据可视化库，专为统计分析和机器学习数据探索设计。它简化了复杂图表的绘制，是数据分析流程中不可或缺的工具。以下是关键内容概览：
📌 1. 快速入门
- 安装：
pip install seaborn - 核心功能：
- 统计图表（直方图、箱线图、热力图等）
- 与 Pandas 数据框无缝集成
- 自动化样式调整 ✨
- 适用场景：数据清洗、特征分析、模型结果可视化
📈 2. 常见图表类型
| 图表名称 | 用途 | 示例关键词 |
|---|---|---|
| 折线图 | 时间序列或连续数据趋势 | 折线图 |
| 柱状图 | 分类数据对比 | 柱状图 |
| 散点图 | 两变量关系分析 | 散点图 |
| 热力图 | 矩阵数据相关性展示 | 热力图 |
| 分面图 | 多子图组合分析 | 分面图 |
🧠 3. 机器学习应用示例
- 数据探索：
import seaborn as sns sns.pairplot(df, hue='target_column') - 模型评估：
- 用
sns.heatmap()可视化混淆矩阵 - 通过
sns.lineplot()绘制学习曲线
- 用
- 特征重要性：
sns.barplot(x='features', y='importance', data=feature_df)
📘 4. 扩展阅读
- 🔗 Seaborn 官方文档（了解更详细的API说明）
- 🔗 统计可视化最佳实践（提升图表可读性技巧）
⚠️ 5. 注意事项
- 避免过度设计图表（保持简洁性）
- 数据隐私：确保可视化内容不泄露敏感信息
- 性别平等：图表设计中避免刻板印象（如使用中性配色方案）
如需进一步学习 Seaborn 的进阶功能，可参考 🔗 统计图表深度解析 路径。