介绍

在Google Analytics（分析）领域，获得洞察力的最佳方式是通过可视化数据。 可以通过将数据表示为易于理解，探索和掌握的图来可视化数据。 这些数据有助于吸引关键要素的注意力。

为了使用Python分析一组数据，我们使用了Matplotlib，这是一个广泛实现的2D绘图库。 同样，Seaborn是Python中的可视化库。 它建立在Matplotlib之上。

Seaborn与Matplotlib

总结一下，如果Matplotlib“试图让事情变得轻松而艰难，那么Seaborn也试图让一套定义明确的事情变得容易。”

Seaborn有助于解决Matplotlib面临的两个主要问题; 问题是 -

• 默认的Matplotlib参数
• 使用数据框架

随着Seaborn对Matplotlib的称赞和扩展，学习曲线非常渐进。 如果你知道Matplotlib，你已经在Seaborn的中途了。

Seaborn的重要特征

Seaborn构建于Python的核心可视化库Matplotlib之上。 它旨在作为补充，而不是替代。 然而，Seaborn带有一些非常重要的功能。 我们在这里看一些。 这些功能有助于 -

• 内置主题的样式matplotlib图形
• 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与NumPy和Pandas数据结构配合良好
• 它内置了Matplotlib图形样式的主题

在大多数情况下，您仍然可以使用Matplotlib进行简单的绘图。 建议使用Matplotlib的知识来调整Seaborn的默认图。