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1. 安装 seaborn
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安装：
导入：
2.准备数据
正式开始之前我们先用如下代码准备一组数据，方便展示使用。
import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snspd.set_option(display.unicode.east_asian_width, True)df1 = pd.DataFrame( {数据序号: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],厂商编号: [ 01, 01, 01, 02, 02, 02, 03, 03, 03, 04, 04, 04],产品类型: [AAA, BBB, CCC, AAA, BBB, CCC, AAA, BBB, CCC, AAA, BBB, CCC],A属性值: [40, 70, 60, 75, 90, 82, 73, 99, 125, 105, 137, 120],B属性值: [24, 36, 52, 32, 49, 68, 77, 90, 74, 88, 98, 99],C属性值: [30, 36, 55, 46, 68, 77, 72, 89, 99, 90, 115, 101] })print(df1)
生成一组数据如下：
3.背景与边框
3.1 设置背景风格
设置风格使用的是sns.set_style()方法，且这里内置的风格，是用背景色表示名字的，但是实际内容不限于背景色。
可以选择的背景风格有：
whitegrid 白色网格dark 灰色背景white 白色背景ticks 四周带刻度线的白色背景
其中sns.set()表示使用自定义样式，如果没有传入参数，则默认表示灰色网格背景风格。如果没有set()也没有set_style()，则为白色背景。
一个可能的bug：使用relplot()方法绘制出的图像，”ticks”样式无效。
3.3 其他
seaborn库是基于matplotlib库而封装的，其封装好的风格可以更加方便我们的绘图工作。而matplotlib库常用的语句，在使用seaborn库时也依然有效。
关于设置其他风格相关的属性，如字体，这里有一个细节需要注意的是，这些代码必须写在sns.set_style()的后方才有效。如将字体设置为黑体（避免中文乱码）的代码：
如果在其后方设置风格，则设置好的字体会设置的风格覆盖，从而产生警告。其他属性也同理。
3.2 边框控制
# 移除顶部和右部边框，只保留左边框和下边框sns.despine()# 使两个坐标轴相隔一段距离（以10长度为例）sns.despine(offet=10,trim=True)# 移除左边框sns.despine(left=True)# 移除指定边框 （以只保留底部边框为例）sns.despine(fig=None, ax=None, top=True, right=True, left=True, bottom=False, offset=None, trim=False)
4. 绘制 散点图
使用seaborn库 绘制散点图，可以使用replot()方法，也可以使用scatter()方法。
replot方法的参数kind默认是’scatter’，表示绘制散点图。
hue参数表示 在该一维度上，用颜色区分
①对A属性值和数据序号绘制散点图，红色散点，灰色网格，保留左、下边框
②对A属性值和数据序号绘制散点图，散点根据产品类型的不同显示不同的颜色，
白色网格，左、下边框：
③将A属性、B属性、C属性三个字段的值用不同的样式绘制在同一张图上（绘制散点图），x轴数据是[0,2,4,6,8…]
ticks风格（四个方向的框线都要），字体使用楷体
5. 绘制 折线图
使用seaborn库绘制折线图， 可以使用replot()方法，也可以使用lineplot()方法。
5.1 使用 replot()方法
sns.replot()默认绘制的是散点图，绘制折线图只需吧参数kind改为”line”。
①
需求：绘制A属性值与数据序号的折线图，
灰色网格，全局字体为楷体；并调整标题、两轴标签 的字体大小，
以及坐标系与画布边缘的距离（设置该距离是因为字体没有显示完全）：
②
需求：绘制不同产品类型的A属性折线（三条线一张图），whitegrid风格，字体楷体。
③
需求：将A属性、B属性、C属性三个字段的值用不同的样式绘制在同一张图上（绘制折线图），x轴数据是[0,2,4,6,8…]
darkgrid风格（四个方向的框线都要），字体使用楷体，并加入x轴标签，y轴标签和标题。边缘距离合适。
③
多重子图
横向多重子图 col
纵向多重子图 row
5.2 使用 lineplot()方法
使用lineplot()方法绘制折线图，其他细节基本同上，示例代码如下：
6. 绘制直方图 displot()
绘制直方图使用的是sns.displot()方法
bins=6 表示 分成六个区间绘图
rug=True 表示在x轴上显示观测的小细条
kde=True表示显示核密度曲线
随机生成300个正态分布数据，并绘制直方图，显示核密度曲线
7. 绘制条形图 barplot()
绘制条形图使用的是barplot()方法
以产品类型 字段数据作为x轴数据，A属性值数据作为y轴数据。按照厂商编号字段的不同进行分类。
具体如下：
8. 绘制线性回归模型
绘制线性回归模型使用的是lmplot()方法。
主要的参数为x, y, data。分别表示x轴数据、y轴数据和数据集数据。
除此之外，同上述所讲，还可以通过hue指定分类的变量；
通过col指定列分类变量，以绘制 横向多重子图；
通过row指定行分类变量，以绘制 纵向多重子图；
通过col_wrap控制每行子图的数量；
通过size可以控制子图的高度；
通过markers可以控制点的形状。
下边对 X属性值 和 Y属性值 做线性回归，代码如下：
9. 绘制 核密度图 kdeplot()9.1 一般核密度图
绘制和密度图，可以让我们更直观地看出样本数据的分布特征。绘制核密度图使用的方法是kdeplot()方法。
对A属性值和B属性值绘制核密度图，
将shade设置为True可以显示包围的阴影，否则只有线条。
9.2 边际核密度图
绘制边际核密度图时使用的是sns.jointplot()方法。参数kind应为”kde”。使用该方法时，默认使用的是dark样式。且不建议手动添加其他样式，否则可能使图像无法正常显示。
10. 绘制 箱线图 boxplot()
绘制箱线图使用到的是boxplot()方法。
基本的参数有x, y, data。
除此之外 还可以有
hue 表示分类字段
width 可以调节箱体的宽度
notch 表示中间箱体是否显示缺口，默认False不显示。
鉴于前边的数据数据量不太够不便展示，这里再生成一组数据：
生成好后，开始绘制箱线图：
交换x、y轴数据后：
可以看到箱线图的方向也随之改变
将厂商编号作为分类字段：
11. 绘制 提琴图 violinplot()
提琴图结合了箱线图和核密度图的特征，用于展示数据的分布形状。
使用violinplot()方法绘制提琴图。
12. 绘制 热力图 heatmap()
以双色球中奖号码数据为例绘制热力图，这里数据采用随机数生成。
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