Seaborn 是基于 Matplotlib 的高级数据可视化库，专为统计分析设计，能快速生成美观的图表。以下是核心知识点：
快速入门
- 安装
pip install seaborn - 导入
import seaborn as sns - 数据集
使用内置数据集（如sns.load_dataset("tips")）或自定义 DataFrame
常用图表类型
- 折线图：
sns.lineplot(x, y, data=df) - 柱状图：
sns.barplot(x="category", y="value", data=df) - 散点图：
sns.scatterplot(x, y, hue="size", data=df) - 热力图：
sns.heatmap(data, annot=True)
进阶技巧
- 样式定制
sns.set_style("whitegrid") # 设置背景风格 sns.set_palette("deep") # 应用调色板 - 多图排列
使用sns.relplot()实现分面显示 - 与 Pandas 集成
直接通过 DataFrame 方法调用 Seaborn 函数df.plot(kind="scatter", x="x_col", y="y_col", hue="hue_col")
推荐学习路径
📌 提示：建议配合 Jupyter Notebook 实时查看图表效果，点击 此处 获取配置教程。