seaborn 波士顿房价

好的，我明白了。关于 seaborn 波士顿房价，我可以告诉你以下信息：

seaborn 是一个 Python 数据可视化库，可以用来绘制各种统计图表，包括散点图、折线图、柱状图等等。而波士顿房价数据集是一个经典的回归问题数据集，其中包含了 506 个样本和 13 个特征，目标是预测波士顿地区房屋价格的中位数。

使用 seaborn 可以很方便地对波士顿房价数据集进行可视化分析，例如可以绘制各个特征与房价之间的关系图，以及各个特征之间的相关性热力图等等。

以下是一个使用 seaborn 绘制波士顿房价数据集的代码示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载波士顿房价数据集
boston = sns.load_dataset('boston')

# 绘制各个特征与房价之间的关系图
sns.pairplot(boston, x_vars=boston.columns[:-1], y_vars=['medv'])

# 绘制各个特征之间的相关性热力图
corr = boston.corr()
sns.heatmap(corr, cmap='coolwarm', annot=True)

plt.show()