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Seaborn 是一个基于 matplotlib 的 Python 数据可视化库。它提供了一个高级界面,用于绘制有吸引力且信息丰富的统计图形。
Seaborn 是一个基于 matplotlib 的 Python 数据可视化库。它提供了一个高级界面,用于绘制有吸引力且信息丰富的统计图形。 Seaborn 建立在 matplotlib 之上,并与 pandas 数据结构紧密集成。
Seaborn 提供了许多自定义主题和高级界面,可以轻松快速地创建有吸引力的可视化效果。它还提供了几种专门的绘图类型,例如小提琴图、箱线图和配对图。
Seaborn 还提供了一些高级功能,例如自动调色板、统计估计和可视化线性关系。该库还可以轻松自定义绘图的外观,并提供更改元素的大小、形状和颜色的选项。
Seaborn 于 2014 年由斯坦福大学神经科学博士后研究员 Michael Waskom 创建。创建该库是为了填补强大但低级的 matplotlib 库与易于使用但有限的 pandas 可视化功能之间的差距。
Seaborn 提供了多种功能来创建有吸引力和信息丰富的统计图形。该库支持多种专门的绘图类型,例如小提琴图、箱线图和配对图。它还提供了多种高级功能,例如自动调色板、统计估计和可视化线性关系。
Seaborn 还提供了许多可定制的主题,可以轻松快速地创建有吸引力的可视化效果。该库还可以轻松自定义绘图的外观,并提供更改元素的大小、形状和颜色的选项。
以下示例展示了如何使用 Seaborn 创建一个简单的散点图。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Create a dataset
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# Create a scatter plot
sns.scatterplot(x, y, color='blue')
# Show the plot
plt.show()
Seaborn 是一个功能强大且易于使用的库,用于创建有吸引力且信息丰富的统计图形。它提供了多种功能,可以轻松快速地创建有吸引力的可视化效果。该库还可以轻松自定义绘图的外观,并提供更改元素的大小、形状和颜色的选项。
然而,Seaborn 不如其他一些数据可视化库强大,例如 ggplot2 或 plotly。此外,它不像其他一些库(例如 matplotlib)那样用户友好。
Seaborn 与 matplotlib 和 pandas 紧密集成。 Matplotlib 是一个用于创建数据可视化的功能强大的低级库,而 pandas 是一个功能强大的数据分析库。
Seaborn 是一个开源库,在 BSD 许可下发布。它由一组志愿者积极开发和维护。