Matplotlib 教程 之 Seaborn 教程 6

简介: Seaborn 是基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库,专注于绘制统计图形。它提供高级接口和美观的默认主题,简化了复杂图形的绘制过程。本文档介绍了 Seaborn 的主要绘图函数,如 `sns.lineplot()` 用于绘制变量变化趋势的折线图,并给出了示例代码。

Matplotlib 教程 之 Seaborn 教程 6

Seaborn 教程

Seaborn 是一个建立在 Matplotlib 基础之上的 Python 数据可视化库,专注于绘制各种统计图形,以便更轻松地呈现和理解数据。

Seaborn 的设计目标是简化统计数据可视化的过程,提供高级接口和美观的默认主题,使得用户能够通过少量的代码实现复杂的图形。

Seaborn 提供了一些简单的高级接口,可以轻松地绘制各种统计图形,包括散点图、折线图、柱状图、热图等,而且具有良好的美学效果。

Seaborn 在设计时注重美观性,其默认主题和颜色调色板经过精心选择,使得绘图更加吸引人。

绘图函数

Seaborn 提供了多个绘图函数,用于创建各种统计图形,以下是 Seaborn 主要的几个绘图函数及相应的实例:

  1. 折线图 - sns.lineplot()

用于绘制变量随着另一个变量变化的趋势线图。

实例
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

创建一个示例数据框

data = {'X': [1, 2, 3, 4, 5], 'Y': [5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

绘制折线图

sns.lineplot(x='X', y='Y', data=df)
plt.show()

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