Python 学习之旅：持续学习和扩展（八）学习 seaborn 进行数据可视化

  在 Python 数据可视化的进阶道路上，seaborn是一款不容小觑的库。它建立在matplotlib之上，却拥有独特的风格和强大的功能，让数据可视化变得更加简洁、美观且富有洞察力。如果说matplotlib是一位基本功扎实的画师，那seaborn就是一位懂得时尚潮流的设计师，能为你的数据图披上精致的外衣。下面，就让我们一同走进seaborn的奇妙世界，领略它在数据可视化领域的独特魅力。

一、seaborn 简介

  seaborn致力于让统计数据可视化更上一层楼。它自带了多种美观的默认主题和调色板，能让图表在视觉上更加吸引人。同时，seaborn与pandas的数据结构无缝衔接，处理起表格型数据非常方便。在探索数据分布、分析变量间关系等场景中，seaborn都能发挥巨大作用。比如在分析学生成绩数据时，我们可以用seaborn轻松绘制出成绩分布的直方图，或者展示各科成绩相关性的热力图，帮助我们快速了解数据特征。

二、安装 seaborn

  安装seaborn的步骤并不复杂。如果你使用的是 Python 虚拟环境，先激活虚拟环境，再利用pip命令进行安装：

pip install seaborn

  要是安装时碰到网络不稳定、Python 环境配置异常等问题，你可以检查网络连接后重试，也能参考seaborn官方文档来解决。

三、seaborn 的基本用法

绘制分布类图表

  直方图（Histogram）：用于展示数据的分布情况。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.randn(100)
# 绘制直方图
sns.histplot(data, kde=True)
# 添加标题
plt.title('直方图示例')

# 显示图表
plt.show()

  在这段代码里，sns.histplot函数负责绘制直方图，kde=True表示同时绘制核密度估计曲线，能更直观地展示数据分布。plt.title添加图表标题，plt.show展示图表。通过直方图，我们能清晰看到数据在各个区间的分布频率。

  2. 核密度估计图（KDE Plot）：单独展示数据的概率密度分布。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.randn(100)
# 绘制核密度估计图
sns.kdeplot(data)
# 添加标题
plt.title('核密度估计图示例')

# 显示图表
plt.show()

  这里使用sns.