极客教程Matplotlib和Seaborn的区别
数据可视化是数据的图形表示。它将庞大的数据集转换为小图，从而有助于数据分析和预测。它是数据科学中不可或缺的元素，使复杂的数据更易于理解和访问。Matplotlib 和 Seaborn 作为 Python 数据可视化的支柱。
Matplotlib：它是一个 Python 库，用于在 Numpy 和 Pandas 等其他库的帮助下绘制图形。它是在 Python 中可视化数据的强大工具。它用于创建静态推断和绘制数组的 2D 图。它由 John D. Hunter 于 2002 年首次推出。它使用 Pyplot 提供类似 MATLAB 的免费和开源界面。它能够处理各种操作系统及其图形后端。
Seaborn：它也是一个 Python 库，用于在 Matplotlib、Pandas 和 Numpy 的帮助下绘制图形。它建立在 Matplotlib 的屋顶上，被认为是 Matplotlib 库的超集。它有助于可视化单变量和双变量数据。它使用漂亮的主题来装饰 Matplotlib 图形。它是描绘线性回归模型的重要工具。它用于制作静态时间序列数据的图表。它消除了图形的重叠，也有助于美化它们。
Matplotlib 和 Seaborn 的区别
| 特点 | Matplotlib | Seaborn |
|---|---|---|
| 功能 | 它用于制作基本图形。数据集在条形图、直方图、饼图、散点图、线条等的帮助下可视化。 | Seaborn 包含许多用于数据可视化的模式和图表。它使用迷人的主题。它有助于将整个数据编译成一个图。它还提供数据分布。 |
| 语法 | 它使用比较复杂和冗长的语法。示例：bargraph-matplotlib.pyplot.bar(x_axis, y_axis) 的语法。 |
它使用相对简单的语法，更容易学习和理解。示例：bargraph-seaborn.barplot(x_axis, y_axis) 的语法。 |
| 处理 | 多个图形可以同时打开和使用多个图形。但是，它们明显关闭。一次关闭一个图形的语法：matplotlib.pyplot.close()。关闭所有图形的语法： matplotlib.pyplot.close("all") |
Seaborn 为每个图形的创建设置时间。但是，它可能会导致(OOM)内存不足问题 |
| 可视化 | Matplotlib 与 Numpy 和 Pandas 很好地连接，并充当 python 中数据可视化的图形包。Pyplot 提供与 MATLAB 类似的功能和语法。因此，MATLAB 用户可以轻松学习它。 | Seaborn 更擅长处理 Pandas 数据帧。它使用基本的方法集在 python 中提供漂亮的图形。 |
| 柔韧性 | Matplotlib 是一个高度定制且强大的 | Seaborn 借助其默认主题避免了绘图重叠 |
| 数据框和数组 | Matplotlib 有效地处理数据框和数组。它将图形和轴视为对象。它包含用于绘图的各种有状态 API。因此，类似 plot() 的方法可以在没有参数的情况下工作。 |
Seaborn 比 Matplotlib 更具功能性和组织性，并将整个数据集视为一个单元。Seaborn 不是那么有状态，因此在调用 plot() 等方法时需要参数 |
| 用例 | Matplotlib 使用 Pandas 和 Numpy 绘制各种图形 | Seaborn 是 Matplotlib 的扩展版本，它使用 Matplotlib 以及 Numpy 和 Pandas 绘制图形 |