Seaborn - 简介

在分析领域，获得洞察力的最佳方式是可视化数据。 数据可以通过将其表示为易于理解、探索和掌握的图表来可视化。 这些数据有助于引起关键元素的注意。

为了使用 Python 分析一组数据，我们使用了 Matplotlib，这是一个广泛实施的二维绘图库。 同样，Seaborn 是 Python 中的可视化库。 它建立在 Matplotlib 之上。

Seaborn 与 Matplotlib

总结一下，如果 Matplotlib"试图让简单的事情变得容易，让困难的事情成为可能"，那么 Seaborn 也试图让一组定义明确的困难事情变得简单。

Seaborn 帮助解决了 Matplotlib 面临的两大问题； 问题是 −

• 默认 Matplotlib 参数
• 处理数据框

随着 Seaborn 对 Matplotlib 的补充和扩展，学习曲线相当平缓。 如果你了解 Matplotlib，那么你已经了解了 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。 然而，Seaborn 具有一些非常重要的特性。 让我们在这里看看其中的一些。 这些功能有助于 −

• 内置 matplotlib 图形样式的主题
• 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 数据结构配合得很好
• 它带有用于设置 Matplotlib 图形样式的内置主题

在大多数情况下，您仍然会使用 Matplotlib 进行简单的绘图。 建议使用 Matplotlib 知识来调整 Seaborn 的默认绘图。