Seaborn介绍 Seaborn环境设置 在Google Analytics（分析）领域，获得洞察力的最佳方式是通过可视化数据。可以通过将数据表示为易于理解，探索和掌握的图来可视化数据。这些数据有助于吸引关键要素的注意力。 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Python中的可视化库。它建立在Matplotlib之上。 Seaborn与Matplotlib 总结一下，如果Matplotlib“试图让事情变得轻松而艰难，那么Seaborn也试图让一套定义明确的事情变得容易。” Seaborn有助于解决Matplotlib面临的两个主要问题; 问题是 默认的Matplotlib参数 使用数据框架 随着Seaborn对Matplotlib的称赞和扩展，学习曲线非常渐进。如果你知道Matplotlib，你已经在Seaborn的中途了。 Seaborn的重要特征 Seaborn构建于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带有一些非常重要的功能。我们在这里看一些。这些功能有助于 内置主题的样式matplotlib图形 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 它内置了Matplotlib图形样式的主题 在大多数情况下，您仍然可以使用Matplotlib进行简单的绘图。建议使用Matplotlib的知识来调整Seaborn的默认图。 Seaborn教程导航 Seaborn介绍 Seaborn环境设置 Seaborn导入数据集和库 Seaborn Figure Aesthetic Seaborn调色板 Seaborn直方图 Seaborn核密度估计 Seaborn可视化成对关系 Seaborn绘制分类数据 Seaborn观测分布 Seaborn统计估计 Seaborn绘制宽幅数据 Seaborn多面板分类图 Seaborn线性关系 Seaborn Facet Grid Seaborn Pair Grid Seaborn环境设置
