本文主要介绍Python数据可视化库seaborn的使用总结。边肖认为这很好。现在分享给大家，给大家一个参考。来和边肖一起看看吧。
目录
安装散点图的柱状图汇总
安装
要安装seaborn，请在终端中输入以下命令。
pip安装seaborn
Seaborn是基于Matplotlib构建的，所以也可以和Matplotlib一起使用。一起使用Matplotlib和Seaborn是一个非常简单的过程。我们只需要像以前一样调用Seaborn绘图函数，然后就可以使用Matplotlib的自定义函数了。
注意：Seaborn加载tips和iris等数据集，但在本教程中，我们将使用Pandas加载这些数据集。
例子：
#指南包
将seaborn作为sns导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
进口熊猫作为pd
#读取数据库
data=pd.read_csv('tips.csv ')
#画线
sns.lineplot(x='sex '，y='total_bill '，data=data)
#用Matplotlib设置标题
plt.title('使用Matplotlib函数的标题')
plt.show()
输出：
散点图
散点图是使用Scatterplot()方法绘制的。这类似于Matplotlib，但是需要额外的参数数据。
#指南包
将seaborn作为sns导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
进口熊猫作为pd
#读取数据库
data=pd.read_csv('tips.csv ')
sns .散点图(x='day '，y='tip '，data=data，)
plt.show()
输出：
你会发现，在使用Matplotlib的时候，如果你想按照性别给这个图的每一点上色，会很难。但是在散点图中，可以借助音调参数来完成。
例子：
#指南包
将seaborn作为sns导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
进口熊猫作为pd
#读取数据库
data=pd.read_csv('tips.csv ')
sns .散点图(x='日'，y='尖'，数据=数据，
hue='sex ')
plt.show()
输出：
线图
born中的线图是使用Line Plot()方法绘制的。在这种情况下，我们也可以只传递数据参数。
示例：
#指南包
将seaborn作为sns导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
进口熊猫作为pd
#读取数据库
data=pd.read_csv('tips.csv ')
sns.lineplot(x='day '，y='tip '，data=data)
plt.show()
输出：
示例 2：
#指南包
将seaborn作为sns导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
进口熊猫作为pd
#读取数据库
data=pd.read_csv('tips.csv ')
#仅使用数据属性
SNS . line plot(data=data . drop([' total _ bill ']，axis=1))
plt.show()
输出：
条形图
barplot()方法可用于Born中的条形图。
例子：
#指南包
将seaborn作为sns导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
进口熊猫作为pd
#读取数据库
data=pd.read_csv('tips.csv ')
sns.barplot(x='day '，y='tip '，data=data，
hue='sex ')
plt.show()
输出：
直方图
Born中的直方图可以使用histplot()函数绘制。
例子：
#指南包
将seaborn作为sns导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
进口熊猫作为pd
#读取数据库
data=pd.read_csv('tips.csv ')
sns.histplot(x='total_bill '，data=data，kde=True，hue='sex ')
plt.show()
输出：
浏览完所有这些绘图后，您一定注意到，使用Seaborn定制绘图要比使用Matplotlib容易得多。它也是建立在matplotlib之上的，所以我们在使用Seaborn的时候也可以使用matplotlib函数。下一节继续讲第三个库，——Bokeh。
总结
本文到此为止。希望能帮到你，也希望你能多关注我们的更多内容！
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