Python用seaborn绘制进阶图形shii

Seaborn是一个基于Matplotlib的数据可视化库，它提供了更高级别的API，使得在Python中创建复杂的统计图形变得非常容易。如果你想在Seaborn中绘制进阶图形，这里有一些常见的示例：

1. **热力图（Heatmaps）**：可以用来展示数据集中的相关性或频率分布，比如`sns.heatmap()`函数。例如：

   import seaborn as sns
   df.corr()  # 先计算关联矩阵
   sns.heatmap(df.corr(), annot=True)  # 绘制热力图

2. **小提琴图（Violin Plots）**：用于显示数据的分布形状，结合箱线图展示了四分位数范围和异常值，`sns.violinplot()`函数可以创建这种图表。

   sns.violinplot(x="species", y="petal_length", data=iris)

3. **核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）**：使用`kdeplot()`函数，可以对连续变量的分布进行可视化。

   sns.kdeplot(iris["sepal_width"], shade=True)

4. **散点矩阵（PairGrid）**：通过`pairplot()`函数展示数据集中各个变量之间的关系，对于高维数据很有帮助。

   g = sns.PairGrid(iris)
   g.map_diag(sns.histplot)
   g.map_offdiag(sns.scatterplot)

5. **因子旋转的分类轴（Facet Grids）**：使用`FacetGrid`来创建多列、多行的小图组合，如PCA后的结果展示。

   sns.FacetGrid(iris, col="species", hue="species").map(plt.scatter, "sepal_length", "sepal_width")

记得在使用之前先安装必要的依赖，并根据你的实际数据调整绘图细节。