matplotlib是python第三方库吗_Python可视化除了matplotlib以外，另一个强大的可视化第三方库---seaborn...

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以下文章来源于腾讯云 作者：Python进击者

seaborn

Seaborn is a library for making statistical graphics in Python. It is

built on top of matplotlib and closely integrated with pandas data

structures.

上面这段话是摘自seaborn的官网，翻译过来的意思就是Seaborn是一个制作统计图形的第三方Python库。它是基于matplotlib而建立的并且它与pandas数据结构有着紧密的连接。

其实简单来说，它就是一个matplotlib的升级版，作为升级版固然会让我们的使用更加的简单，下面我们来看看seaborn。

在这里插入图片描述

安装seaborn

pip安装：

pip install seaborn

conda安装：

conda install seaborn

这里需要注意的一点是，seaborn依赖于Python3.6及其以上的版本。

并且需要强制安装以下的依赖第三方库：

numpy (>= 1.13.3)

scipy (>= 1.0.1)

pandas (>= 0.22.0)

matplotlib (>= 2.1.2)

内置数据集

seaborn有一个让我比较惊艳的地方是它自带有数据集，我们可以直接通过相关的函数就可以进行调用，数据集的文件也可以在下面的GitHub地址中获取。

对于数据集的使用，我们这里可以引用一个官方的例子来实现：

在这里插入图片描述

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

import ssl

# 此处的代码是防止ssl报错

ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

sns.set(style="ticks")

# 导入anscombe数据集

df = sns.load_dataset("anscombe")

sns.lmplot(x="x", y="y", col="dataset", hue="dataset", data=df,

col_wrap=2, ci=None, palette="muted", height=4,

scatter_kws={"s": 50, "alpha": 1})

# 在pycharm中，我们需要通过matplotlib来让seaborn图形显示

plt.show()

效果图：

在这里插入图片描述

seaborn API

要想知道seaborn怎么使用，能够画哪些图形，了解它的API是必不可少的。这里需要注意的是seaborn中的数据集必须是pandas中的Dataframe或者Numpy中的数组，这就说明了为什么pandas和numpy是必备的依赖库。

1.lineplot

seaborn.lineplot(x=None, y=None, hue=None, size=None, style=None, data=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, sizes=None, size_order=None, size_norm=None, dashes=True, markers=None, style_order=None, units=None, estimator='mean', ci=95, n_boot=1000, seed=None, sort=True, err_style='band', err_kws=None, legend='brief', ax=None, **kwargs)

通过单词的字面意思，我们可以想到的是折线图，确实lineplot可以帮助我们画出漂亮的折线图。它的属性值非常的多，这里我们也不会一一全部介绍。

首先直接扔出代码

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

import ssl

ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context # 解决ssl报错

# 拿到名字为 fmri 的数据集

fmri = sns.load_dataset("fmri")

# 解析请继续往下看

ax = sns.lineplot(x="timepoint", y="signal",data=fmri,

style="event", hue="event", markers=True

, ci=0, lw=1,

)

plt.show()

效果图

在这里插入图片描述

首先，大家可以看下数据集

在这里插入图片描述

ax = sns.lineplot(

x="timepoint",

y="signal",

data=fmri,

style="event",

hue="event",

markers=True,

ci=0,

lw=1,

)

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

lw控制的是折线的宽度，如果lw=10则为

在这里插入图片描述

2.barplot

import seaborn as sns

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(8)

y = np.array([12,15,13,16,23,11,5,6])

df = pd.DataFrame({"x": x,"y": y})

sns.barplot("x","y",palette="RdBu_r",data=df)

plt.xticks(rotation=90)

plt.show()

效果图：

在这里插入图片描述

这里的代码顾名思义就非常的简单易懂了，其中palette="RdBu_r"是使用一种颜色模板。