seaborn库

Seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库，它提供了一系列高级的统计图表和绘图风格，能够帮助我们更加方便地探索和理解数据。Seaborn的优点在于：

1. 提供了更多的可视化类型和更丰富的图表风格。
2. 支持数据集DataFrame对象，可以直接对DataFrame进行可视化。
3. 与Pandas、Scikit-Learn等Python数据分析库相互兼容。

Seaborn的安装可以通过pip进行：

pip install seaborn

使用Seaborn也很简单，只需要导入库并调用相应的函数即可。例如，绘制一个散点图可以使用Seaborn的`scatterplot`函数：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
iris = sns.load_dataset('iris')

# 绘制散点图
sns.scatterplot(x='sepal_length', y='sepal_width', hue='species', data=iris)

# 显示图形
plt.show()

该代码会绘制一个以花萼长度和花萼宽度为横纵坐标的散点图，并根据鸢尾花的种类（setosa、versicolor、virginica）用不同的颜色标记。