Python大数据分析 2025-07-18 14:30 浙江
说到Python可视化库，你可能会很容易想到matplotlib，因为它是Python中最底层的绘图库，支持二维、三维、交互式等各种图表，而且通过元素化的模式能设计图表的任何细节，定制化程度非常高，很多可视化库都是基于matplotlib做二次开发的。
但matplotlib也有它的缺点，由于定制化程度高，所以API接口极其复杂，各种函数方法层出不穷，画一张好看的统计图表可能需要几十行代码，费很大劲去配置图表元素。
如果你想更轻松的绘制可视化图表，推荐一定要试试Seaborn，它是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，它一般用于统计分析，是数据科学领域的核心可视化库，类似于kaggle这种数据比赛大部分都用Seaborn。示例：
解释下高级封装，所谓封装就是把很多图表的功能模块化，拿来即用，不需要你写很多代码实现。比如说Seaborn可以一行代码设置图表的配色风格，什么统计风、商务风、学术风，都给你搭配的妥妥的，还有像置信区间这种专业领域的图表也集成到函数中。
可以把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物，matplotlib注重底层设计，Seaborn注重简洁高效。另外Seaborn与Pandas、Numpy集成的非常好，可以轻松使用Series、DataFrame、array数据类型进行图表开发，相较于Matplotlib节省了很多数据处理的时间，让你更加专注于制图。
安装最新版本的Seaborn非常简单，使用pip命令即可：
import seaborn as sns
sns.set_theme(style="darkgrid")
fmri = sns.load_dataset("fmri")
sns.lineplot(x="timepoint", y="signal",
hue="region", style="event",
data=fmri)
pip install seabornSeaborn的依赖库有：numpy、matplotlib、pandas、statsmodels、scipy导入Seaborn库，一般使用：import seaborn as sns查看Seaborn版本：sns.__version__使用seaborn绘制图表：import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset("penguins")
sns.pairplot(df, hue="species")
plt.show()
import seaborn as sns
sns.set_theme(style="darkgrid")
