🌊 作者主页：海拥
🌊 作者简介：🏆CSDN全栈领域优质创作者、🥇HDZ核心组成员、🥈蝉联C站周榜前十
🌊 粉丝福利：粉丝群 每周送四本书，每月送各种小礼品(搪瓷杯、抱枕、鼠标垫、马克杯等)
直接跳到末尾 去评论区领书
上一篇文章我们介绍了 Matplotlib，接下来让我们继续我们列表的第二个库——Seaborn。Seaborn 是一个建立在 Matplotlib 之上的高级接口。 它提供了漂亮的设计风格和调色板来制作更具吸引力的图形。
安装
要安装 seaborn，请在终端中输入以下命令。
pip install seaborn
Seaborn 建立在 Matplotlib 之上，因此它也可以与 Matplotlib 一起使用。一起使用 Matplotlib 和 Seaborn 是一个非常简单的过程。我们只需要像之前一样调用 Seaborn Plotting 函数，然后就可以使用 Matplotlib 的自定义函数了。
注意： Seaborn 加载了提示、虹膜等数据集，但在本教程中，我们将使用 Pandas 加载这些数据集。
例子：
# 导包
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 读取数据库
data = pd.read_csv("tips.csv")
# 画线图
sns.lineplot(x="sex", y="total_bill", data=data)
# 使用 Matplotlib 设置标题
plt.title('Title using Matplotlib Function')
plt.show()
输出:
散点图
散点图是使用scatterplot() 方法绘制的。这类似于 Matplotlib，但需要额外的参数数据。
# 导包
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 读取数据库
data = pd.read_csv("tips.csv")
sns.scatterplot(x='day', y='tip', data=data,)
plt.show()
输出:
你会发现在使用 Matplotlib 时，如果你想根据sex为这个图的每个点着色会很困难。 但在散点图中，它可以在色调参数的帮助下完成。
例子：
# 导包
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 读取数据库
data = pd.read_csv("tips.csv")
sns.scatterplot(x='day', y='tip', data=data,
hue='sex')
plt.show()
输出:
线图
Seaborn 中的 Line Plot 使用 lineplot() 方法绘制。 在这种情况下，我们也可以只传递 data 参数。
示例：
# 导包
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as 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：
# 导包
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 读取数据库
data = pd.read_csv("tips.csv")
# 仅使用数据属性
sns.lineplot(data=data.drop(['total_bill'], axis=1))
plt.show()
输出：
条形图
Seaborn 中的条形图可以使用barplot()方法.
例子：
# 导包
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as 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
Seaborn 中的直方图可以使用histplot() 函数绘制。
例子：
# 导包
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as 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：
在浏览完所有这些绘图后，您一定已经注意到，使用 Seaborn 自定义绘图比使用 Matplotlib 容易得多。 它也是基于 matplotlib 构建的，那么我们也可以在使用 Seaborn 时使用 matplotlib 函数。下一节我们继续谈第三个库——Bokeh
🥇 评论区抽粉丝送书啦
💌 欢迎大家在评论区提出意见和建议! (抽两位幸运儿送书，实物图如下)💌
《程序员数学从零开始》
【内容简介】
本书从人们身边常见的整数讲起，逐步深入，介绍了数论、计数、图论、机器学习等领域的一些典型算法及其原理，尤其是算法背后的数学原理，可以让读者对这些算法有更深入的理解。
本书分为11章，涵盖的主要内容有整数的素因子分解、辗转相除、更相减损、扩展欧几里得算法和Karastuba算法； 密码体制和RSA体制的加密原理；递归与分治算法、动态编程技术、特征方程和特征根；算法复杂度分析、大O和大Θ的意义；穷举法、深度优先搜索、广度优先搜索、贪心策略；A?搜索算法；遗传算法；网络流、增广路径最流算法；最小二乘法的原理、线性回归、非线性回归；基于正态分布的异常检测、局部异常因子算法；P/NP问题。
也有不想靠抽，想自己买的同学可以参考下面的链接
京东自营购买链接：
当当自营购买链接：
🥇 Python 进行数据可视化系列汇总
- 使用 Python 进行数据可视化之Matplotlib
- 使用 Python 进行数据可视化之Seaborn
- 使用 Python 进行数据可视化之Bokeh
- 使用 Python 进行数据可视化之Plotly
📣 注意：
大家点赞关注，三天后也就是 11月1日 从评论区留言的同学中抽取两位送书
🌊 面试题库：Java、Python、前端核心知识点大全和面试真题资料
🌊 电子图书：图灵程序丛书 300本、机械工业出版社6000册免费正版图书
🌊 办公用品：精品PPT模板几千套，简历模板一千多套
🌊 学习资料：2300套PHP建站源码，微信小程序入门资料
如果中奖了联系不上则视为放弃，可以从下方公众号里找到作者的联系方式，每周都会送四本书，后面送书力度还会加大，一年送几百上千本不是问题，回复【进群】领书不迷路，群内 每位成员 我都会送一本。回复【资源】可获取上面的资料👇🏻👇🏻👇🏻