1.seaborn庫介紹

是基于matplotlib的圖形可視化python包,。

可視為matplotlib的補充,，而不是替代物。

它提供了一種高度交互式界面,，便于用戶能夠做出各種有吸引力的統(tǒng)計圖表,。

它能高度兼容numpy與pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及scipy與statsmodels等統(tǒng)計模式。

2.官網(wǎng)：

https://seaborn./index.html

Seaborn is a Python data visualization library based on matplotlib.

seaborn庫是基于matplotlib庫的python的數(shù)據(jù)可視化庫,。

It provides a high-level interface for drawing attractive and informative statistical graphics.

它提供一個高級別的交互式作圖方式,。

圖1

3.安裝

3.1 先安裝matplotlib庫（是基于該庫的）

可以參考我自己寫過的安裝方法,，此處省略。

https://www.toutiao.com/i6762516194781069827/

3.2 再安裝scipy庫

3.2.1 官網(wǎng)：https://www./ #速度太慢,，所以pip下載速度也很慢

3.2.2 https://www./scipylib/download.html #下載頁面進不去，太卡了

3.2.3 直接進入這個網(wǎng)站,，下載

https://github.com/scipy/scipy/releases

scipy-1.3.3.zip #速度太慢,，放棄。

3.2.4 還是pip安裝快,，但建議白天安裝更快,，晚上估計國外是白天，網(wǎng)速有時候也很慢

pip3.8 install scipy #下載和安裝快,，建議首先選用

3.3 最后安裝seaborn庫

3.3.1 pip3.8 install seaborn #安裝失敗,，網(wǎng)速太慢，建議放棄

3.3.2

官網(wǎng)：https:///project/seaborn/

下面的這個頁面：

https:///project/seaborn/#files

seaborn-0.9.0.tar.gz (198.2 kB) #下載速度快,。

3.3.3源碼安裝

3.3.3.1 將文件放在/opt目錄下并解壓

3.3.3.2 進入目錄下

進入cd /opt/seaborn-0.9.0

root@xgj-PC:/opt/seaborn-0.9.0#

3.3.3.3 安裝

python3.8 setup.py install#進行安裝成功

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以下用實例代碼來學(xué)習(xí)

4.柱狀圖

代碼

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_style("whitegrid") #設(shè)置圖片背景顏色
tips = sns.load_dataset("tips") #載入自帶數(shù)據(jù)集tips
#x軸為分類變量day,y軸為數(shù)值變量total_bill,，利用顏色再對sex分類
ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips) 
plt.show()

圖2

以下這些代碼,，是系統(tǒng)自帶的，也就是說中文化就更有難度,。

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tips = sns.load_dataset("tips") #載入自帶數(shù)據(jù)集tips

#x軸為分類變量day,y軸為數(shù)值變量total_bill,，利用顏色再對sex分類

ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips)

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5.這些seaborn的數(shù)據(jù)都是從網(wǎng)上導(dǎo)入的，需要聯(lián)網(wǎng)才可以

https://github.com/mwaskom/seaborn-data

也可以下載下來

圖3

圖4數(shù)據(jù)庫tips.csv

將代碼改一下,，且斷網(wǎng)試試

#導(dǎo)入模塊
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_style("whitegrid") #設(shè)置圖片背景顏色
#tips = sns.load_dataset("tips") #載入網(wǎng)上自帶數(shù)據(jù)集tips
tips = sns.load_dataset("/home/xgj/xgjpython/seaborn/seaborn-data-master/tips") #注意tips文件格式csv
#x軸為分類變量day,y軸為數(shù)值變量total_bill,，利用顏色再對sex分類
ax = sns.barplot(x="day", y="tip", hue="sex", data=tips) #y="total_bill"
plt.show()

圖5

好了,，解決數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入問題了。

以后自己設(shè)計的數(shù)據(jù)庫就可以這樣導(dǎo)入,。