极客教程Seaborn 关系图简介
使用关系图来可视化数据点之间的统计关联。因为可视化可以帮助人们发现数据中的趋势和模式，所以它非常重要。统计分析是确定数据集中的变量之间以及它们的关系的过程。
关系图正如其名，显示了数据集中两个变量之间的关联。
Seaborn提供了一些方法来更轻松地绘制关系图。在接下来的文章中，我们将介绍所有可以进行关系图绘制的函数。
函数
下面是所有Seaborn关系函数的列表。
| 序号 | 方法和描述 |
|---|---|
| 1 | relplot() 此方法允许用户绘制变量之间的关联性以及不同语义组之间的映射。 |
| 2 | lineplot() 此方法允许用户绘制具有多个语义分组可能性的折线图。 |
| 3 | scatterplot() 此方法允许用户绘制具有多个语义分组可能性的散点图。 |
在继续之前，我们需要数据来绘制图表。如果可供您使用的数据不可用，您可以使用seaborn库中现有的数据集。
Seaborn库除了作为统计图表工具包之外，还包含各种默认数据集。我们将使用内置数据集中的一个作为默认数据集的示例。
让我们首先考虑tips数据集。’tips’数据集包含关于在餐馆用餐的人们是否给服务员留下小费的信息，以及他们的性别、吸烟状况和其他因素。
get_dataset_names() 方法可用于检索所有内置数据集的名称。
seaborn.get_dataset_names()
load_dataset() 方法用于将具有名称的数据集加载到数据结构中。
Tips=seaborn.load_dataset('tips')
以上代码行帮助将名为“tips”的数据集加载到名为“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库绘制关系图。