Seaborn 简介

在分析的世界里，获得洞察力的最好方法是通过数据的可视化。数据可以被可视化，以图表的形式表现出来，易于理解、探索和掌握。这样的数据有助于引起人们对关键因素的注意。

为了用Python分析一组数据，我们使用了Matplotlib，一个广泛实现的二维绘图库。同样，Seaborn也是一个Python的可视化库。它是建立在Matplotlib之上的。

Seaborn Vs Matplotlib

有人总结说，如果Matplotlib “试图让简单的事情变得简单，让困难的事情变得可能”，那么Seaborn则试图让一组定义明确的困难的事情也变得简单”。

Seaborn帮助解决Matplotlib面临的两个主要问题。问题是 −

• 默认的Matplotlib参数
• 与数据框架一起工作

由于Seaborn对Matplotlib进行了补充和扩展，学习曲线是相当渐进的。如果你知道Matplotlib，你就已经对Seaborn有了一半的了解。

Seaborn的重要特点

Seaborn是建立在Python的核心可视化库Matplotlib之上的。它的目的是作为一种补充，而不是替代。然而，Seaborn具有一些非常重要的功能。让我们在这里看看其中的几个。这些功能有助于 —

• 内置的主题，用于设计matplotlib图形的风格
• 单变量和双变量数据的可视化
• 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
• 它内置了Matplotlib图形风格的主题

在大多数情况下，你仍然会使用Matplotlib进行简单的绘图。推荐使用Matplotlib的知识来调整Seaborn的默认绘图。