1. 项目简介

Seaborn是基于Matplotlib的可视化类库，提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。它在Matplotlib基础上进行了更高级的API封装，使得绘图更加容易。同时，它还修改了默认的Matplotlib配色方案和绘图样式，即使不使用Seaborn API，也能够通过导入Seaborn，提高图表的美观度。

• 安装：conda install seaborn；
• 导入：import seaborn as sns。

2. 外观主题

Seaborn中有五种可供选择的主题，使用 sns.set_style('ticks') 指定：

• darkgrid（灰色网格）
• whitegrid（白色网格）
• dark（黑色）
• white（白色）
• ticks（十字叉）

3. 应用实例

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set(style="ticks")
# 准备数据
macro = pd.read_csv('./datas/examples/macrodata.csv')
data = macro[['cpi', 'm1', 'tbilrate', 'unemp']]
res = np.log(data).diff().dropna()
# 绘制图表
sns.regplot('m1', 'unemp', data=res)
# 添加元素
plt.title('Changes in log %s versus log %s' % ('m1', 'unemp'))
# 图表输出
plt.savefig('Changes in log %s versus log %s.jpg' % ('m1', 'unemp'))
plt.show()

最后

以上就是外向大叔为你收集整理的【Pandas基础教程】Seaborn数据可视化1. 项目简介2. 外观主题3. 应用实例的全部内容，希望文章能够帮你解决【Pandas基础教程】Seaborn数据可视化1. 项目简介2. 外观主题3. 应用实例所遇到的程序开发问题。

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