python seaborn库

Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，使得作图更加容易。它可以被视为matplotlib的补充，而不是替代物。Seaborn能够制作具有吸引力的图，并且高度兼容numpy与pandas数据结构以及scipy与statsmodels等统计模型。\[1\]在使用Seaborn之前，需要导入seaborn和matplotlib库，并进行相应的设置。例如，在Jupyter Notebook中，可以使用"%matplotlib inline"命令将图形嵌入到笔记本中。\[2\]Seaborn针对统计绘图，可以满足大部分数据分析的绘图需求。然而，如果需要复杂的自定义图形，还是需要使用matplotlib。\[3\] Seaborn可以帮助绘制各种可视化图形，包括但不限于折线图、散点图、柱状图、箱线图、热力图等。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python04可视化库Seaborn](https://blog.csdn.net/weixin_42161333/article/details/105465375)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Python数据可视化库 Seaborn](https://blog.csdn.net/shenfuli/article/details/91990488)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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