Seaborn库基础学习

Seaborn是一个基于Python的数据可视化库，它建立在matplotlib之上，提供了更高级别的API，使得数据探索和统计图形的创建更为直观。Seaborn的基础学习主要包括以下几个方面：

1. **加载数据**：首先需要安装并导入seaborn和pandas库。使用`sns.load_dataset()`函数可以快速加载内置数据集，例如`tips`、`iris`等。

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 加载tips数据集
tips = sns.load_dataset('tips')

2. **基本绘图**：比如绘制条形图（bar plot）、直方图（histogram）、散点图（scatter plot）等。例如，`sns.barplot(x='day', y='total_bill', data=tips)`。

3. **热力图和矩阵图**：可以使用`heatmap`函数展示变量之间的相关性，如`sns.heatmap(tips.corr())`。

4. **分组和聚合**：通过`groupby`功能对数据进行分组后再绘制图表，如按性别（sex）分组计算平均消费等。

5. **风格和主题设置**：Seaborn提供了多种预设的主题样式，如`sns.set(style="whitegrid")`可以更改默认样式。

6. **颜色和标记编码**：使用`color`和`style`关键字调整图例的颜色和形状，如`sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', hue='smoker', style='time')`。