Python seaborn 模块：十大实用功能

Travis Tang

2024-07-25

seaborn 是一个基于 matplotlib 的 Python 数据可视化库，专注于统计图表的创建。它旨在使信息的可视化变得更加美观和易于理解，同时简化了绘制复杂图形的过程。seaborn 需要 Python 3.6 及更高版本的支持。该模块整合了众多美观的默认样式，将数据信息以清晰的方式呈现。

应用场景

seaborn 被广泛应用于数据分析、机器学习以及科学研究等领域。它主要用于绘制统计数据图表，包括但不限于分布图、类别图、关联图、时间序列图等。无论是在数据探索阶段，还是在报告和产品展示中，seaborn 都能帮助用户快速生成高质量的图形，同时提供丰富的可选功能，支持多种数据类型与样式。

安装说明

seaborn 并不是 Python 的默认模块，需要通过 pip 安装。可以使用下面的命令来安装 seaborn：

1	pip install seaborn # 安装seaborn模块

用法举例

1. 绘制分布图

import seaborn as sns  # 导入seaborn库
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入matplotlib库以显示图形

# 创建一个示例数据集
data = sns.load_dataset("penguins")  # 加载企鹅数据集
sns.histplot(data["flipper_length_mm"], kde=True)  # 绘制企鹅的鳍长度分布图，带有核密度估计线
plt.title("Distribution of Penguin Flipper Lengths")  # 设置图表标题
plt.show()  # 显示图表

2. 绘制分类图

import seaborn as sns # 导入seaborn库
import matplotlib.pyplot as plt # 导入matplotlib库以显示图形

# 创建一个示例数据集
data = sns.load_dataset("titanic")  # 加载泰坦尼克号数据集
sns.catplot(x="sex", hue="class", data=data, kind="count")  # 绘制性别和船舱等级的分类图
plt.title("Count of Passengers by Class and Sex")  # 设置图表标题
plt.show()  # 显示图表

3. 绘制热力图

import seaborn as sns  # 导入seaborn库
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入matplotlib库以显示图形

# 创建一个示例数据集
flights = sns.load_dataset("flights")  # 加载航班数据集
pivot_flight = flights.pivot("month", "year", "passengers")  # 透视数据集

# 绘制热力图
sns.heatmap(pivot_flight, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu")  # annot=True显示数据值，fmt指定格式
plt.title("Monthly Number of Passengers on Flights")  # 设置图表标题
plt.show()  # 显示图表

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