来源：DeepHub IMBA可视化是以图形形式表示数据或信息的过程，在本文中，将介绍Seaborn的最常用15个可视化图表。Seaborn是一个非常好用的数据可视化库，它基于Matplotlib，并且提供了一个高级接口，使用非常见简单，生成图表也非常的漂亮。安装安装非常简单： Pip install seaborn在使用时只要导入就可以了。 import seaborn as snsSeaborn提供了一些内置的数据集，这里我们使用Seaborn的Iris数据集。 data=sns.load_dataset('iris') data[10:15]我们看看数据量 data['species'].value_counts()1、条形图条形图用于表示分类变量，它只显示平均值(或其他估计值)。我们为x轴选择一个分类列，为y轴(花瓣长度)选择一个数值列，我们看到它创建了一个为每个分类列取平均值的图。 sns.barplot(x='species',y='petal_length',hue='species',data=data)2、散点图散点图是由几个数据点组成的图。x轴表示花瓣长度，y轴
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