什么是 Seaborn?我们为什么要使用 seaborn?
Python 编程语言中有许多库。其中一个库是 seaborn 库。它是一个开源库。Seaborn 库用于创建图表的可视化。该库使用 matplotlib 库来可视化图表。它具有高可视化 API。它主要用于数据分析。
Seaborn 库中有许多默认图表和样式来美化图表。它与 python 的 matplotlib 库的功能协作。它还与 pandas 库数据结构集成。seaborn 库的目的是通过图表更好地理解和探索数据。
seaborn 中的图表类型
它具有不同的数据集 API，因此我们可以用相同的变量从一种可视化切换到另一种可视化，从而更好地理解数据。 seaborn 库用于绘制二维和三维图。所有数据分析技术和机器学习算法都可使用 seaborn 库轻松绘制。
它与 Numpy 和 pandas 库的数据结构配合得非常好。seaborn 库中有多个主题和不同类别的图。它们如下:
关系图 - 该图用于了解两个变量之间的关系
分类图 - 该图与分类变量一起使用
分布图 - 该图用于了解单变量和双变量分布。
回归图 - 该图用于处理回归变量
矩阵图 - 该图与散点图数组一起使用。
多图网格图 - 该图用于处理同一图中的多个图子集。
我们可以轻松地自定义使用 seaborn 绘制的图库。我们可以绘制非常漂亮且易于理解的图表。我们可以在任何操作系统中使用 seaborn，例如 windows、Linux、Mac OS 等。
要使用 seaborn 库，我们应该具备 python 编程语言知识、数据分析的基本理解、matplotlib 库的一些经验以及 pandas 库的知识。
使用 seaborn 库需要一些依赖项。 seaborn 库的主要依赖项如下。
Matplotlib
Numpy
Pandas
Scipy
Python
使用 seaborn 的原因
以下是我们在拥有 matplotlib 库的情况下要使用 seaborn 库的原因。
在 seaborn 中，有各种各样的主题可供绘制，而在 matplotlib 库中，我们只有基本主题。
在 Matplotlib 库中，我们有更多的图表，如条形图、散点图、饼图、直方图等，以可视化数据，而在 seaborn 中，我们只有有限的绘图。
要在 seaborn 中使用更多绘图，我们可以结合使用 matplotlib 库和 seaborn 库。
Seaborn 负责 pandas 中数据框的可视化，而 matplotlib 库主要与 pandas 和 Numpy 库链接，并在数据可视化中使用图形包。
Seaborn 使用默认主题，而 matplotlib 库主题可以很强大且可自定义。
与 seaborn 库相比，Matplotlib 的组织性和功能性并不强。
即使对于巨大的数据框，Seaborn 库也可以有效使用，而 matplotlib 仅适用于数组和 pandas。
Seaborn 库是用于绘图的应用程序编程接口。
matplotlib 的知识用于使用 seaborn 库更简单的方法。
