极客教程Seaborn关系图 简介
数据点之间的统计联系使用关系图进行了可视化。因为可视化可以帮助人类发现数据的趋势和模式，所以它是至关重要的。统计分析是确定数据集中的变量如何相互关联以及它们之间关系的过程。
关系图如其名显示了数据集的两个变量是如何相互关联的。
Seaborn提供了一些方法来使绘制关系图更容易。在接下来的文章中，我们将看看所有能实现关系图绘制的函数。
函数
以下是Seaborn所有关系函数的列表。
| 序号 | 方法和描述 |
|---|---|
| 1 | relplot()该方法允许用户绘制变量之间的关联和不同语义组之间的映射。 |
| 2 | lineplot()该方法允许用户绘制一个可能有多个语义分组的线图。 |
| 3 | scatterplot()该方法允许用户绘制散点图，其中可能有若干语义分组。 |
在继续之前，我们需要数据来绘制图表，如果没有现成的数据供你使用，你可以使用seaborn库中的数据集。
Seaborn除了是一个统计图表工具包外，还包含各种默认数据集。我们将使用其中一个内置的数据集作为默认数据集的例子。
让我们考虑第一个例子中的提示数据集。小费 “数据集包括可能在餐馆吃过饭的人的信息，以及他们是否给服务员留下了小费，还有他们的性别、吸烟状况和其他因素。
get_dataset_names() 方法有助于检索所有内置数据集的名称。
seaborn.get_dataset_names()
load_dataset() 方法有助于将带有名称的数据集加载到一个数据结构中。
Tips=seaborn.load_dataset('tips')
上面这行代码有助于将名称为 “tips “的数据集加载到一个名为tips的数据结构中。
现在我们有了要绘制的数据，让我们了解如何使用Seaborn库来绘制关系图。