Seaborn 教程

Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库，它提供了大量的统计图表，使得数据可视化变得更加简单和直观。

快速入门

1. 安装 Seaborn：首先，确保你已经安装了 Matplotlib，然后可以使用以下命令安装 Seaborn：

   pip install seaborn
   

2. 导入必要的库：

   import seaborn as sns
   import matplotlib.pyplot as plt
   

3. 加载数据：Seaborn 提供了多种加载数据的方法，例如 sns.load_dataset('iris')。

4. 创建图表：使用 Seaborn 提供的函数创建图表，例如 sns.scatterplot()。

常用图表

• 散点图：用于展示两个变量之间的关系。

  sns.scatterplot(x='sepal_length', y='sepal_width', data=iris)
  

• 条形图：用于比较不同类别的数据。

  sns.barplot(x='species', y='sepal_length', data=iris)
  

• 箱线图：用于展示数据的分布情况。

  sns.boxplot(x='species', y='sepal_length', data=iris)
  

• 热力图：用于展示多个变量之间的关系。

  sns.heatmap(df.corr(), annot=True)
  

扩展阅读

更多关于 Seaborn 的教程和示例，请访问我们的 Seaborn 教程页面。

图片展示

箱线图示例

散点图示例