Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python
数据可视化库,它提供了更高级别的接口,使得创建美观的统计图形变得非常简单。在这篇文章中,我们将讨论 Seaborn
的基础使用方法,包括如何创建各种常见的统计图形。

<>一、安装和导入 Seaborn

首先,我们需要安装 Seaborn 库。这可以通过 pip 安装:
pip install seaborn
安装完成后,我们可以使用以下代码导入 seaborn:
import seaborn as sns
通常,我们会使用别名 sns 来导入 seaborn。这个别名源自 Seaborn 的创造者 Samual Norman “Sam” Seaborn。

<>二、创建基础图形

Seaborn 提供了许多用于创建常见统计图形的函数,例如直方图、散点图、盒图等。

以下是一个创建直方图的例子:
import numpy as np import seaborn as sns # 生成100个正态分布的随机数 data = np.random.
randn(100) # 创建直方图 sns.histplot(data)
Seaborn 的 histplot 函数可以自动将数据进行分箱并计算每个箱的数量,然后创建一个直方图。结果是一个展示数据分布的图形。

<>三、控制样式和颜色

Seaborn 允许你使用一行代码来控制图形的整体样式。例如,sns.set_style 可以设置图形的背景样式,sns.set_palette
可以设置图形的颜色。

以下是一个例子:
# 设置图形样式为 'whitegrid',颜色为 'dark' sns.set_style('whitegrid') sns.set_palette(
'dark') # 创建直方图 sns.histplot(data)
这个例子中,我们首先设置了图形的样式为 ‘whitegrid’,这会在图形中添加白色的网格线。然后,我们设置了图形的颜色为
‘dark’,这会使得图形使用深色主题。

<>四、结论

Seaborn 是一个强大的数据可视化库,它的设计目标是使得创建美观的统计图形变得简单。在这篇文章中,我们介绍了 Seaborn
的基础使用方法,包括如何安装和导入 Seaborn,如何创建基础图形,以及如何控制样式和颜色。希望这能帮助你开始使用 Seaborn 来探索你的数据。

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