Matplotlib 教程 之 Seaborn 教程 9

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. 热图 - sns.heatmap()

用于绘制矩阵数据的热图，通常用于展示相关性矩阵。

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

创建一个相关性矩阵

correlation_matrix = df.corr()

使用热图可视化相关性矩阵

sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f")
plt.show()