我们将从数据清洗开头， 然后进行数据探索性琢磨，再说说用matplotlib和seaborn库进行数据可视化。数据可视化是数据琢磨中不可或缺的一环，它能帮我们更优良地搞懂数据，找到数据中的规律和趋势。

Seaborn库是Python中一个有力巨大的数据可视化工具， 它基于matplotlib构建，给了丰有钱的绘图功能。在本文中， 我们将详细介绍Seaborn库的用方法，包括怎么读取数据、绘制各种图表以及怎么进行数据探索琢磨。

Seaborn库的基本用

Seaborn库的基本用非常轻巧松，只需引入库并设置属性就能轻巧松地绘制各种图表了。

#读取数据
titanic = sns.load_dataset
#生成堆积柱状图
sns.barplot
plt.show

上述代码展示了个个性别在不同船舱等级下的幸存率。能用sns.barplot生成这张堆积柱状图。

Seaborn库的绘图风格

Seaborn库给了许多种绘图风格， 如darkgrid、whitegrid、dark、white等。

#读取数据
titanic = sns.load_dataset
# 用darkgrid主题
sns.set_style
#生成柱状图
sns.barplot
plt.show

上述代码生成了一个性别乘船等级幸存率的堆积柱状图，并且用了darkgrid主题。能用sns.set_style来设置主题。设置主题样式能让数据更加清晰，更加轻巧松被搞懂。

Seaborn库的高大级绘图功能

Seaborn库除了给基本的绘图功能外 还支持更麻烦的数据可视化，如关系图、烫力图、分布图等，以及能进行更细致的定制。

#读取数据
titanic = sns.load_dataset
#生成柱状图
sns.barplot
plt.show

上述代码用sns.load_dataset读取了Titanic数据集， sns.barplot生成了一个以性别为x轴，幸存率为y轴的柱状图，并用班级作为分组。后来啊看得出来女人的幸存率高大于男人，并且第一等舱的幸存率最高大。

Seaborn库的数据探索琢磨

Seaborn库不仅给了丰有钱的绘图功能，还支持数据探索琢磨。

#读取数据
tips = sns.load_dataset
#生成线性回归图
sns.regplot
plt.show

上述代码展示了总账单和细小费之间的线性关系。能用sns.regplot生成这张图，其中x轴是total_bill，y轴是tip。一边能线性回归拟合线。

Seaborn库是一个有力巨大的数据可视化工具， 能帮我们更优良地搞懂数据，找到数据中的规律和趋势。在本文中，我们介绍了Seaborn库的基本用、绘图风格、高大级绘图功能以及数据探索琢磨。希望这些个内容能够帮你更优良地掌握Seaborn库的用方法。

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