Seaborn - 简介

在分析领域，获得见解的最佳方法是可视化数据。数据可以通过将其表示为易于理解、探索和掌握的图表来可视化。此类数据有助于引起关键要素的注意。

为了使用 Python 分析一组数据，我们使用了 Matplotlib，这是一个广泛实现的 2D 绘图库。同样，Seaborn 是一个 Python 可视化库。它构建在 Matplotlib 之上。

Seaborn 与 Matplotlib

总结来说，如果说 Matplotlib“试图让简单的事情变得简单，让困难的事情成为可能”，那么 Seaborn 也试图让一组明确定义的困难事情变得简单。

Seaborn帮助解决Matplotlib面临的两大问题；问题是 -

  • 默认 Matplotlib 参数
  • 使用数据框

由于 Seaborn 对 Matplotlib 的补充和扩展，学习曲线是相当渐进的。如果您了解 Matplotlib，那么您已经了解了 Seaborn 的一半。

Seaborn 的重要特点

Seaborn 构建于 Python 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功能。让我们在这里看看其中的一些。这些功能有助于 -

  • 用于设置 matplotlib 图形样式的内置主题
  • 可视化单变量和双变量数据
  • 拟合并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
  • 它带有用于设置 Matplotlib 图形样式的内置主题

在大多数情况下，您仍然会使用 Matplotlib 进行简单绘图。建议使用 Matplotlib 知识来调整 Seaborn 的默认绘图。