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更丰富的图表样式。以下是一些关于 Seaborn 的基本教程内容。
安装和导入
首先，确保你已经安装了 Seaborn 和 Matplotlib。可以通过以下命令进行安装：
pip install seaborn matplotlib
然后，在 Python 中导入 Seaborn：
import seaborn as sns
基础图表
Seaborn 提供了多种类型的图表，包括散点图、条形图、箱线图等。以下是一个简单的散点图示例：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据
tips = sns.load_dataset("tips")
# 绘制散点图
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
# 显示图表
plt.show()
散点图示例
分布图
分布图用于展示数据的分布情况，例如直方图、密度图等。以下是一个直方图的示例：
# 绘制直方图
sns.histplot(tips['total_bill'], bins=30)
# 显示图表
plt.show()
直方图示例
相关性分析
Seaborn 还可以用于进行相关性分析，例如使用散点图矩阵。以下是一个散点图矩阵的示例：
# 绘制散点图矩阵
sns.pairplot(tips)
# 显示图表
plt.show()
散点图矩阵示例
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。