Day30：数据可视化之Seaborn
在上一节中，我们介绍了Matplotlib在数据可视化中的应用，学会了绘制很多基本的统计图。本节我们将进一步探讨另一个强大的数据可视化库——Seaborn。
1. Seaborn的特点
Seaborn是建立在Matplotlib之上的Python数据可视化库，它提供了一种高级的界面和样式，使得绘图更加简单和美观。Seaborn的主要特点包括：
- 简单直观的API：Seaborn提供了一组简单而直观的API，方便用户快速绘制各种类型的图表。
- 美观的默认样式：Seaborn具有漂亮的默认样式，使得绘图的结果更加美观和专业。
- 强大的统计可视化功能：Seaborn专注于统计可视化，提供了许多方便的函数和方法，用于探索和展示数据之间的关系。
- 与Pandas无缝集成：Seaborn与Pandas库紧密结合，可以直接使用DataFrame进行数据可视化。
2. 风格和颜色设置
在Seaborn中，我们可以通过设置风格和颜色来定制图表的外观。Seaborn提供了几个内置的风格和调色板，可以根据需要选择适合的样式。
2.1 设置风格
Seaborn提供了5种内置的风格，分别是darkgrid、whitegrid、dark、white和ticks。我们可以使用set_style()函数设置风格，示例我们我们展示了白色网格，更多风格读者可以自行去尝试。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0,14,100)
y1 = np.sin(x)
# 设置风格为白色网格
sns.set_style('whitegrid')
sns.set()
plt.plot(x, y1)
2.2 设置调色板
调色板是指一组颜色的集合，用于绘制图表中的不同元素。Seaborn提供了多种内置的调色板，可以通过set_palette()函数设置。
import seaborn as sns
# 设置调色板为10种颜色
sns.palplot(sns.color_palette("hls",10))
3. 数据集
Seaborn内置了一些示例数据集，用于绘
剩余60%内容，订阅专栏后可继续查看/也可单篇购买
大模型-AI小册 文章被收录于专栏
1. AI爱好者，爱搞事的 2. 想要掌握第二门语言的Javaer或者golanger 3. 决定考计算机领域研究生，给实验室搬砖的uu，强烈建议你花时间学完这个，后续搬砖比较猛 4. 任何对编程感兴趣的，且愿意掌握一门技能的人
