Matplotlib 与 Seaborn 对比指南 📊

Matplotlib 和 Seaborn 都是 Python 中流行的可视化库，但它们的定位和功能有显著差异。以下是关键对比点：

1. 核心定位

• Matplotlib：基础绘图库，提供底层 API，适合需要精细控制的场景
• Seaborn：基于 Matplotlib 的高级封装，专注于统计图表简化

2. 使用场景

• ✅ Matplotlib：
  • 自定义图表（如散点图、等高线图）
  • 与 NumPy/Pandas 集成开发
  • 需要完全控制绘图细节时
• ✅ Seaborn：
  • 快速生成统计图（如热力图、箱型图）
  • 数据分布分析更直观
  • 与 Pandas 数据框无缝衔接

3. 代码简洁性

• Matplotlib：需更多代码实现复杂图表

  import matplotlib.pyplot as plt
  plt.plot([1,2,3], [4,5,1])
  plt.show()
  

• Seaborn：一行代码即可完成统计可视化

  import seaborn as sns
  sns.lineplot(x=[1,2,3], y=[4,5,1])
  

4. 样式与主题

• Matplotlib：默认样式较基础，需手动调整
• Seaborn：内置多种美观主题（如 sns.set_theme(style="whitegrid")）

扩展阅读

• 想深入了解 Matplotlib？可访问 /tutorials/python/matplotlib_tutorial
• Seaborn 进阶技巧推荐：Seaborn_官方文档

💡 选择建议：

• 优先用 Seaborn 进行统计分析可视化
• 需要高度自定义时用 Matplotlib
• 两者结合使用可兼顾效率与灵活性！