在Analytics(分析)领域中，获得见解的最佳方法是可视化数据。通过将数据表示为易于理解，探索和掌握的图表，可以将数据可视化。此类数据有助于吸引关键元素的注意。

为了使用Python分析一组数据，我们使用了Matplotlib，一个广泛实施的2D绘图库。同样，Seaborn是Python的可视化库。它基于Matplotlib构建。

Seaborn与Matplotlib

总结来说，如果Matplotlib“尝试使容易的事情变得容易而使困难的事情变得可能”，Seaborn也会尝试使一组定义明确的困难的事情也变得容易。

Seaborn帮助解决Matplotlib面临的两个主要问题；问题是-

• 默认Matplotlib参数
• 使用数据框

随着Seaborn对Matplotlib的补充和扩展，学习曲线是渐进的。如果您了解Matplotlib，那么您已经走到了Seaborn的一半。

Seaborn的重要特征

Seaborn建立在Python的核心可视化库Matplotlib之上。它旨在作为补充，而不是替代。但是，Seaborn具有一些非常重要的功能。让我们在这里看到其中的一些。功能帮助-

• 内置主题以设置Matplotlib图形样式
• 可视化单变量和双变量数据
• 拟合并可视化线性回归模型
• 绘制统计时间序列数据
• Seaborn适用于NumPy和Pandas数据结构
• 它带有用于设置Matplotlib图形样式的内置主题

在大多数情况下，您仍将使用Matplotlib进行简单绘图。建议使用Matplotlib知识来调整Seaborn的默认图。