这篇文章主要介绍seaborn是什么，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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提到python画图，我们第一个想到的库一定是matplotlib，但是随着大家眼光的提高，matplotlib画出的图渐渐“失宠”了，今天就让我们来了解一下建立在matplotlib上的绘图库——seaborn。

先来看一下对于seaborn的说明：

- 面向数据集的API，用于检查多个变量之间的关系；

- 专门支持使用分类变量显示观察结果或汇总统计信息；

- 可视化单变量或双变量分布以及在数据子集之间进行比较的选项；

- 不同种类因变量的线性回归模型的自动估计和绘图；

- 方便查看复杂数据集的整体结构；

- 用于构造多图网格的高级抽象，可让您轻松构建复杂的可视化；

- 带有几个内置主题的 matplotlib图形样式的精确控制。

导入数据

在seaborn中含有许多的示例数据，我们选取其中一个较为简单的数据集开始我们本文对seaborn的讲解。

import seaborn as sns
# 加载数据集,sns加载的数据集是dataframe类型
flights_long = sns.load_dataset("flights")
flights_long.head()

得到的结果如下：

直方图

接下来就让我们先来画一个简单的直方图吧：

# 直方图（数值型）
# kde:用于控制密度曲线的有无(默认True)
sns.distplot(flights_long['passengers'], kde=True)

再来看一个更高端的统计直方图：

# 统计直方图
sns.countplot(flights_long['years'])

再来看一下显示数据分布情况的图形：

# 显示数据的分布情况 rugplot
sns.rugplot(flights_long['passengers'])

散点图

散点图可以很好的展示出两个特征的属性值之间的关系，看一下绘制散点图的代码：

sns.stripplot(x='year', y='passengers', data=flights_long)

下面再来展示一种绘制散点图的方法，与上面不同的是，该方法绘制出的图中的点 不会重叠。

sns.swarmplot(x='year', y='passengers', data=flights_long)

以上是seaborn是什么的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

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