📅  最后修改于: 2020-11-06 06:42:07             🧑  作者: Mango
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。
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-
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-
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。