认识Seaborn——一个美观易用的Python可视化包

用Python做数据分析是一个很不错的选择。做数据分析离不开需要做一些可视化的图表用于更直观的表达数据中蕴含的信息。

用Python做可视化相信很多人都有使用过Matplotlib，功能强大且可配置性高，完全可以满足用户各类的可视化需求。然而对于众多Matplotlib的用户而言，一直被它的‘颜值’所困扰。可以用但是不好看已经无法满足广大用户的需求了。

基于此，本文将会为大家介绍一款基于Matplotlib的高颜值可视化工具——Seaborn。

什么是Seaborn

Seaborn是基于Python的可视化库。Seaborn在Matplotlib的基础上，进行了更高级的封装，使得制作图形更加方便快捷，同时也更加美观。

Seaborn支持的图表类型非常多，以下展示了一些常用的图形

使用Pip安装seaborn

pip install seaborn

引入需要的seaborn包

import seaborn as sns

引入numpy包并生成模拟数据

import numpy as np

#创建一个20行6列的数据
data = np.random.normal(size=(20, 6)) + np.arange(6) / 2

绘制图形

sns.boxplot(data=data)

完整代码如下：

import numpy as np
import seaborn as sns
#创建一个20行6列的数据
data = np.random.normal(size=(20, 6)) + np.arange(6) / 2

sns.boxplot(data=data)

通过上面的案例，大家就可以很方便的使用Seaborn绘制所需要的图形，重要的时再也不需要另外花更多的时间来调整美观度。Seaborn默认的配色已经完全可以满足使用的需求。

过去有一段开发经历是对某一个分析场景做自动化分析报告的生成，里面就全部使用Seaborn完成了图形的绘制，整体报告效果非常好。如果你也想要使用Seaborn，可以关注：遇码，回复seaborn获取官方文档。