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Py之seaborn：seaborn庫的簡介、安裝、使用方法之詳細攻略

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seaborn庫的簡介

? ? Seabn是一個在Python中制作有吸引力和豐富信息的統(tǒng)計圖形的庫。它構建在MatPultLB的頂部，與PyDATA棧緊密集成，包括對SIMPY和BANDA數據結構的支持以及SISPY和STATSMODEL的統(tǒng)計例程。

? ? Seaborn 其實是在matplotlib的基礎上進行了更高級的 API 封裝，從而使得作圖更加容易 在大多數情況下使用seaborn就能做出很具有吸引力的圖，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的圖。應該把Seaborn視為matplotlib的補充。Seabn是基于MatPultLB的Python可視化庫。它為繪制有吸引力的統(tǒng)計圖形提供了一個高級接口。

Official seaborn tutorial
Seaborn 官方介紹
seaborn: statistical data visualization

seaborn提供的一些特點是
在默認MatMattLIB美學中改進的幾個內置主題：

• 1、選擇顏色調色板的工具來繪制數據中的模式
• 2、用于可視化單變量和二變量分布或用于在數據子集之間進行比較的功能
• 3、擬合和可視化不同類型獨立變量和因變量的線性回歸模型的工具
• 4、可視化數據矩陣并使用聚類算法發(fā)現這些矩陣中的結構的函數
• 5、一種靈活估計統(tǒng)計時間序列數據的函數及其估計的不確定性表示
• 6、構造抽象網格的高級抽象，讓您輕松地構建復雜的可視化

seaborn庫的安裝

pip install seaborn

seaborn庫的使用方法

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1、案例應用

import numpy as np  
import seaborn as sns  
import matplotlib.pyplot as plt  

sns.set( palette="muted", color_codes=True)  

rs = np.random.RandomState(10)  
d = rs.normal(size=100)  
f, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 7), sharex=True)  

plt.title('seaborn: statistical data visualization')
sns.distplot(d, kde=False, color="b", ax=axes[0, 0])  
sns.distplot(d, hist=False, rug=True, color="r", ax=axes[0, 1])  
sns.distplot(d, hist=False, color="g", kde_kws={"shade": True}, ax=axes[1, 0])  
sns.distplot(d, color="m", ax=axes[1, 1])  

plt.show()  

參考官網：
seaborn 0.8.1
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