Seaborn 简介

在分析的世界里，获得洞察力的最佳方法是将数据可视化。数据可视化可以通过将其表示为易于理解、探索和掌握的图表来实现。此类数据有助于吸引人们关注关键要素。

为了使用 Python 分析一组数据，我们使用了 Matplotlib，这是一个广泛使用的二维绘图库。同样，Seaborn 是 Python 中的一个可视化库。它构建在 Matplotlib 之上。

Seaborn 与 Matplotlib 的比较

总而言之，如果 Matplotlib“试图使简单的事情变得简单，而使困难的事情成为可能”，那么 Seaborn 则试图使一组明确定义的困难的事情也变得简单。

Seaborn 有助于解决 Matplotlib 面临的两个主要问题：这些问题是：

• 默认 Matplotlib 参数
• 使用数据框

由于 Seaborn 补充并扩展了 Matplotlib，因此学习曲线相当平缓。如果您了解 Matplotlib，那么您已经掌握了 Seaborn 的一半。

Seaborn 的重要特性

Seaborn 建立在 Python 的核心可视化库 Matplotlib 之上。它旨在作为补充，而不是替代品。但是，Seaborn 具有许多非常重要的特性。让我们在这里看看其中的一些。这些特性有助于：

• 内置主题，用于设置 Matplotlib 图形的样式
• 可视化单变量和双变量数据
• 拟合和可视化线性回归模型
• 绘制统计时间序列数据
• Seaborn 与 NumPy 和 Pandas 数据结构配合良好
• 它带有内置主题，用于设置 Matplotlib 图形的样式

在大多数情况下，您仍然会使用 Matplotlib 进行简单的绘图。建议了解 Matplotlib 以调整 Seaborn 的默认绘图。