tensorflow seaborn

Seaborn是一个基于Matplotlib的Python可视化库，它提供了一个高级接口，用于绘制具有吸引力的统计图形。Seaborn在大多数情况下可以更容易地制作出具有吸引力的图形，而Matplotlib则可以制作出更多特色的图形。可以将Seaborn视为Matplotlib的补充。\[1\]

关于Seaborn的案例应用，下面是一个使用Seaborn绘制统计图形的示例代码：

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.set(palette="muted", color_codes=True)
rs = np.random.RandomState(10)
d = rs.normal(size=100)

f, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 7), sharex=True)
plt.title('seaborn: statistical data visualization')

sns.distplot(d, kde=False, color="b", ax=axes\[0, 0\])
sns.distplot(d, hist=False, rug=True, color="r", ax=axes\[0, 1\])
sns.distplot(d, hist=False, color="g", kde_kws={"shade": True}, ax=axes\[1, 0\])
sns.distplot(d, color="m", ax=axes\[1, 1\])

plt.show()

这段代码使用Seaborn绘制了四个统计图形，包括直方图、核密度图、带有阴影的核密度图和带有阴影的直方图。\[2\]

关于Seaborn的更多详细攻略和使用方法，可以参考相关文章。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Py之seaborn：seaborn库的简介、安装、使用方法之详细攻略](https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/80217906)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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