80.数据可视化-3

数据可视化-3

通过前面的学习，我们已经对数据可视化工具 matplotlib 有一个初步的认知。大家可能也会发现了，matplotlib 提供的函数虽然强大，但是参数太多，要想对图表进行深度的定制就需要修改一系列的参数，这一点对新手并不友好。另一方面，使用 matplotlib 定制的统计图是静态图表，可能在某些需要交互效果的场景下并不合适。为了解决这两个问题，我们为大家介绍两个新的可视化工具，一个是 seaborn，一个是 pyecharts。

Seaborn

Seaborn 是建立在 matplotlib 之上的数据可视化工具，它相当于是对 matplotlib 进行了更高级的封装，而且 seaborn 也能跟 pandas 无缝整合，让我们可以用更少的代码构建出更好的统计图表，帮助我们探索和理解数据。Seaborn 包含但不局限于以下描述的功能：

1. 面向数据集的 API，可用于检查多个变量之间的关系。
2. 支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据。
3. 能够可视化单变量或双变量分布以及在数据子集之间进行比较的选项
4. 各类因变量线性回归模型的自动估计与作图。
5. 集成调色板和主题，轻松定制统计图表的视觉效果。

可以使用 Python 的包管理工具 pip 来安装 seaborn。

pip install seaborn

在 Jupyter 中，可以直接使用魔法指令进行安装，如下所示。

%pip install seaborn

下面，我们用 seaborn 自带的数据集为例，为大家简单的展示 seaborn 的用法和强大之处，想要深入研究 seaborn 的读者可以自行阅读官方文档和并查看官方作品集中的示例。根据官方示例来编写自己的代码是一个不错的选择，简单的说就是保留官方代码，将数据换成自己的数据即可。下图展示了 seaborn 绘制图表的函数，可以看出，seaborn 的这些函数主要支持我们通过绘制图表来探索数据的关系、分布和分类。

使用 seaborn，首先需要导入该库并设置主题，代码如下所示。

import seaborn as sns

sns.set_theme()

如果需要在图表上显示中文，还需要用之前讲过的方法修改 matplotlib 的配置参数，代码如下所示。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'].insert(0, 'SimHei')
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False