Matplotlib与Seaborn

Matplotlib和Seaborn都是强大的Python数据可视化库，但它们各有优势，适用于不同的目的。

什么是Matplotlib？

Matplotlib是一个全面且广泛使用的Python库，用于创建静态、交互式和出版质量的可视化图表。它提供了一个通用的工具包，用于生成各种类型的绘图和图表，使其成为数据科学家、研究人员、工程师和分析师的重要工具。以下是matplotlib库的功能。

核心库

Matplotlib是Python中绘图的基础库。它允许用户从基本绘图到高度自定义的绘图创建各种各样的绘图，从而对可视化进行低级别控制。

自定义

它提供了广泛的自定义选项，允许用户控制绘图的各个方面。这种级别的控制有时会导致创建复杂绘图的代码量增加。

基本绘图

虽然它非常灵活，但创建某些复杂的绘图可能比Seaborn等专用库需要更多努力和代码。

Matplotlib的简单绘图

以下是使用matplotlib库pyplot模块创建的简单折线图。

示例

import matplotlib.pyplot as plt
# Creating a plot
plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])

# Customizing axis limits and labels
plt.xlim(0, 5)
plt.ylim(0, 35)
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()

输出

什么是Seaborn？

Seaborn是一个Python数据可视化库，它作为Matplotlib之上的抽象层。它旨在创建视觉上吸引人且信息丰富的统计图形，简化了从数据生成复杂可视化的过程。以下是seaborn库的关键功能。

统计数据可视化

Seaborn建立在Matplotlib之上，特别适用于统计数据可视化。它通过提供高级抽象来简化创建复杂绘图的过程。

默认美学

Seaborn带有吸引人的默认样式和调色板，只需最少的努力即可使绘图在美学上令人愉悦。

专用绘图

它专门用于某些类型的绘图，例如小提琴图、箱线图、对图等等，与Matplotlib相比，在Seaborn中更容易创建。

基本的Seaborn绘图

以下是基本的Seaborn折线图。

示例

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Sample data
x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
y_values = [2, 4, 6, 8, 10]

# Creating a line plot using Seaborn
sns.lineplot(x=x_values, y=y_values)
plt.show()

输出

这两个库都以其独特的方式很有价值，有时可以将它们结合起来，结合两者的优势，完成高级可视化任务。