Seaborn 介绍

在分析领域中，获取洞察的最佳方式是通过可视化数据。通过将数据表示为易于理解、探索和掌握的图表，可以对数据进行可视化。这样的数据有助于吸引关键元素的注意。

为了使用Python分析一组数据，我们使用广泛实现的2D绘图库Matplotlib。同样，Seaborn是Python中的一个可视化库。它建立在Matplotlib之上。

Seaborn与Matplotlib对比

总结起来，如果Matplotlib“试图使简单的事情变得简单，将困难的事情变得可能”，那么Seaborn也试图使一套明确定义的困难事物变得简单。

Seaborn有助于解决Matplotlib面临的两个主要问题；问题如下：

• 默认Matplotlib参数
• 处理数据帧

由于Seaborn与Matplotlib相辅相成和扩展，学习曲线相对平缓。如果你了解Matplotlib，那么你已经掌握了Seaborn的一半。

Seaborn的重要特点

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点。下面是其中的一些特点。这些特点有助于：

• 为Matplotlib图形提供内置主题
• 可视化一元和二元数据
• 适应并可视化线性回归模型
• 绘制统计时序数据
• Seaborn与NumPy和Pandas数据结构配合良好
• 它配有内置主题来为Matplotlib图形设置样式

在大多数情况下，你仍然会使用Matplotlib进行简单的绘图。推荐了解Matplotlib以调整Seaborn的默认绘图。