![\"\"](\"https:\/\/www.wsisp.com\/helps\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/20250729235157-68895e9de265b.png\")
<\/p>\n\u4eca\u5929\u804a\u804aSeaborn，\u4f5c\u4e3a\u57fa\u4e8e Matplotlib \u7684\u9ad8\u7ea7\u53ef\u89c6\u5316\u5e93，\u6700\u6838\u5fc3\u7684\u4f18\u52bf\u5728\u4e8e\u5c06\u7edf\u8ba1\u903b\u8f91\u4e0e\u89c6\u89c9\u8868\u8fbe\u6df1\u5ea6\u878d\u5408\u3002\u76f8\u6bd4\u624b\u52a8\u8ba1\u7b97\u7edf\u8ba1\u91cf\u518d\u7ed8\u56fe，Seaborn \u80fd\u76f4\u63a5\u901a\u8fc7\u51fd\u6570\u53c2\u6570\u8c03\u7528\u7edf\u8ba1\u65b9\u6cd5，\u8ba9\u6211\u4eec\u5728\u51e0\u5206\u949f\u5185\u5b8c\u6210\u4ece\u539f\u59cb\u6570\u636e\u5230\u6d1e\u5bdf\u7684\u8f6c\u5316\u3002\u4eca\u5929\u6211\u4eec\u5c06\u805a\u7126\u7edf\u8ba1\u53ef\u89c6\u5316\u7684\u6838\u5fc3\u5de5\u5177，\u901a\u8fc7\u5206\u5e03\u3001\u5173\u7cfb\u3001\u5206\u7c7b\u4e09\u5927\u573a\u666f，\u4e00\u8d77\u719f\u6089 Seaborn \u7528\u6cd5\u3002<\/p>\n
<\/p>\n
\u5728\u5b66\u4e60\u5177\u4f53\u51fd\u6570\u524d，\u6211\u4eec\u9700\u8981\u660e\u786e\u4e00\u4e2a\u6838\u5fc3\u95ee\u9898：\u7edf\u8ba1\u53ef\u89c6\u5316\u548c\u666e\u901a\u53ef\u89c6\u5316\u7684\u533a\u522b\u662f\u4ec0\u4e48？<\/p>\n
\u666e\u901a\u53ef\u89c6\u5316（\u6bd4\u5982\u7528 Matplotlib \u753b\u6563\u70b9\u56fe）\u66f4\u4fa7\u91cd \u201c\u8fd8\u539f\u6570\u636e\u672c\u8eab\u201d，\u800c\u7edf\u8ba1\u53ef\u89c6\u5316\u7684\u76ee\u6807\u662f \u201c\u63d0\u70bc\u6570\u636e\u89c4\u5f8b\u201d\u3002\u4f8b\u5982：\u5f53\u6211\u4eec\u6709 10 \u4e07\u6761\u7528\u6237\u6d88\u8d39\u6570\u636e\u65f6，\u76f4\u63a5\u753b\u6563\u70b9\u56fe\u4f1a\u53d8\u6210 \u201c\u70b9\u7684\u6d77\u6d0b\u201d，\u4f46\u7528 Seaborn \u7684\u5206\u5e03\u7c7b\u51fd\u6570，\u80fd\u77ac\u95f4\u5448\u73b0\u6570\u636e\u7684\u96c6\u4e2d\u8d8b\u52bf\u3001\u79bb\u6563\u7a0b\u5ea6\u751a\u81f3\u6982\u7387\u5206\u5e03 \u2014\u2014 \u8fd9\u5c31\u662f\u7edf\u8ba1\u53ef\u89c6\u5316\u7684\u4ef7\u503c：\u7528\u7edf\u8ba1\u65b9\u6cd5\u538b\u7f29\u6570\u636e\u4fe1\u606f，\u7528\u89c6\u89c9\u8bed\u8a00\u4f20\u9012\u5173\u952e\u89c4\u5f8b\u3002<\/p>\n
Seaborn \u7684\u7edf\u8ba1\u53ef\u89c6\u5316\u51fd\u6570\u90fd\u9075\u5faa \u201c\u6570\u636e\u8f93\u5165\u2192\u7edf\u8ba1\u8ba1\u7b97\u2192\u89c6\u89c9\u8f93\u51fa\u201d \u7684\u6d41\u7a0b，\u6211\u4eec\u53ea\u9700\u901a\u8fc7\u53c2\u6570\u63a7\u5236\u4e2d\u95f4\u7684\u7edf\u8ba1\u903b\u8f91（\u6bd4\u5982\u662f\u5426\u8ba1\u7b97\u6838\u5bc6\u5ea6\u3001\u662f\u5426\u5206\u7ec4\u5bf9\u6bd4），\u65e0\u9700\u624b\u52a8\u7f16\u5199\u7edf\u8ba1\u4ee3\u7801\u3002\u63a5\u4e0b\u6765，\u6211\u4eec\u6309 \u201c\u6570\u636e\u5173\u7cfb\u7c7b\u578b\u201d \u5c55\u5f00\u8bb2\u89e3\u3002<\/p>\n
\u5f53\u6211\u4eec\u60f3\u77e5\u9053 \u201c\u6570\u636e\u5728\u54ea\u4e9b\u8303\u56f4\u96c6\u4e2d\u201d\u201c\u5206\u5e03\u662f\u5426\u5bf9\u79f0\u201d\u201c\u6709\u6ca1\u6709\u6781\u7aef\u503c\u201d \u65f6，\u5206\u5e03\u7c7b\u53ef\u89c6\u5316\u662f\u6700\u4f73\u9009\u62e9\u3002Seaborn \u63d0\u4f9b\u4e86displot（\u96c6\u6210\u5de5\u5177）\u3001kdeplot（\u6838\u5bc6\u5ea6）\u3001ecdfplot（\u7d2f\u79ef\u5206\u5e03）\u4e09\u5927\u6838\u5fc3\u5de5\u5177，\u8986\u76d6\u4ece\u57fa\u7840\u5230\u8fdb\u9636\u7684\u5206\u5e03\u5206\u6790\u9700\u6c42\u3002<\/p>\n
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\u6838\u5fc3\u53c2\u6570\u4e0e\u4f5c\u7528：<\/p>\n
\u5b9e\u6218\u6848\u4f8b：\u5206\u6790\u7528\u6237\u6d88\u8d39\u91d1\u989d\u5206\u5e03<\/p>\n
\u5047\u8bbe\u6211\u4eec\u6709\u4e00\u4efd\u7535\u5546\u7528\u6237\u6d88\u8d39\u6570\u636e（user_data），\u5305\u542b \u201c\u6d88\u8d39\u91d1\u989d\u201d（amount）\u548c \u201c\u7528\u6237\u7b49\u7ea7\u201d（level：\u666e\u901a \/ \u4f1a\u5458）\u5b57\u6bb5\u3002\u7528displot\u5206\u6790：<\/p>\n
import seaborn as sns<\/p>\n
import matplotlib.pyplot as plt<\/p>\n
# \u57fa\u7840\u7528\u6cd5：\u753b\u6d88\u8d39\u91d1\u989d\u7684\u76f4\u65b9\u56fe<\/p>\n
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plt.title("\u7528\u6237\u6d88\u8d39\u91d1\u989d\u5206\u5e03")<\/p>\n
# \u8fdb\u9636：\u6309\u7528\u6237\u7b49\u7ea7\u5206\u7ec4\u5bf9\u6bd4（\u81ea\u52a8\u7528\u4e0d\u540c\u989c\u8272\u533a\u5206）<\/p>\n
sns.displot(data=user_data, x="amount", hue="level", bins=30, kind="hist")<\/p>\n
plt.title("\u4e0d\u540c\u7b49\u7ea7\u7528\u6237\u7684\u6d88\u8d39\u91d1\u989d\u5206\u5e03")<\/p>\n
\u8fd0\u884c\u540e\u80fd\u76f4\u89c2\u770b\u5230：\u4f1a\u5458\u7528\u6237\u7684\u6d88\u8d39\u91d1\u989d\u96c6\u4e2d\u5728\u66f4\u9ad8\u533a\u95f4，\u4e14\u5206\u5e03\u66f4\u5206\u6563（\u8bf4\u660e\u6d88\u8d39\u80fd\u529b\u5dee\u5f02\u5927）；\u666e\u901a\u7528\u6237\u5219\u96c6\u4e2d\u5728\u4f4e\u91d1\u989d\u533a\u95f4\u3002\u8fd9\u5c31\u662fdisplot\u7684\u4ef7\u503c \u2014\u2014\u65e0\u9700\u8ba1\u7b97\u5747\u503c\u3001\u65b9\u5dee，\u4e00\u773c\u770b\u51fa\u5206\u7ec4\u5dee\u5f02\u3002<\/p>\n
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\u6838\u5fc3\u4f18\u52bf：<\/p>\n
\u5b9e\u6218\u573a\u666f：\u5206\u6790\u7528\u6237\u5e74\u9f84\u4e0e\u6d88\u8d39\u7684\u5173\u7cfb\u5bc6\u5ea6<\/p>\n
\u5982\u679c\u60f3\u77e5\u9053 \u201c\u54ea\u4e2a\u5e74\u9f84\u6bb5\u7684\u6d88\u8d39\u91d1\u989d\u6700\u96c6\u4e2d\u201d，\u53ef\u4ee5\u7528\u4e8c\u7ef4kdeplot：<\/p>\n
# \u4e8c\u7ef4\u6838\u5bc6\u5ea6\u56fe：x=\u5e74\u9f84，y=\u6d88\u8d39\u91d1\u989d<\/p>\n
sns.kdeplot(<\/p>\n
data=user_data,<\/p>\n
x="age",<\/p>\n
y="amount",<\/p>\n
fill=True, # \u586b\u5145\u989c\u8272（\u989c\u8272\u8d8a\u6df1\u8868\u793a\u5bc6\u5ea6\u8d8a\u9ad8）<\/p>\n
cmap="Blues" # \u7528\u84dd\u8272\u7cfb\u6e10\u53d8（\u6d45\u2192\u6df1\u8868\u793a\u5bc6\u5ea6\u4f4e\u2192\u9ad8）<\/p>\n
)<\/p>\n
plt.title("\u5e74\u9f84\u4e0e\u6d88\u8d39\u91d1\u989d\u7684\u5bc6\u5ea6\u5206\u5e03")<\/p>\n
\u7ed3\u679c\u4e2d，\u6df1\u84dd\u8272\u533a\u57df\u5bf9\u5e94\u7684 \u201c30-40 \u5c81 + 500-1000 \u5143\u201d \u5c31\u662f\u6700\u5bc6\u96c6\u7684\u7ec4\u5408 \u2014\u2014 \u8fd9\u6bd4\u5355\u72ec\u770b\u5e74\u9f84\u5206\u5e03\u548c\u6d88\u8d39\u5206\u5e03\u66f4\u6709\u4ef7\u503c，\u80fd\u76f4\u63a5\u5b9a\u4f4d\u6838\u5fc3\u7528\u6237\u7279\u5f81\u3002<\/p>\n
\u5f53\u4e1a\u52a1\u65b9\u95ee \u201c\u6709\u591a\u5c11\u7528\u6237\u6d88\u8d39\u91d1\u989d\u4f4e\u4e8e 200 \u5143？\u201d \u65f6，ecdfplot（\u7ecf\u9a8c\u7d2f\u79ef\u5206\u5e03\u51fd\u6570\u56fe）\u80fd\u76f4\u63a5\u7ed9\u51fa\u7b54\u6848\u3002\u5b83\u7684\u6a2a\u8f74\u662f\u53d8\u91cf\u503c，\u7eb5\u8f74\u662f \u201c\u5c0f\u4e8e\u7b49\u4e8e\u8be5\u503c\u7684\u6570\u636e\u5360\u6bd4\u201d（\u8303\u56f4 0-1）\u3002<\/p>\n
\u6838\u5fc3\u7528\u6cd5：<\/p>\n
\u793a\u4f8b\u4ee3\u7801：<\/p>\n
sns.ecdfplot(data=user_data, x="amount", hue="level")<\/p>\n
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\u4ece\u56fe\u4e2d\u53ef\u89c1：\u666e\u901a\u7528\u6237\u7684\u66f2\u7ebf\u5728 200 \u5143\u5904\u5df2\u63a5\u8fd1 0.8（80% \u666e\u901a\u7528\u6237\u6d88\u8d39\u4f4e\u4e8e 200 \u5143），\u800c\u4f1a\u5458\u7528\u6237\u5728 200 \u5143\u5904\u4ec5 0.3（\u4ec5 30% \u4f1a\u5458\u6d88\u8d39\u4f4e\u4e8e 200 \u5143）\u2014\u2014 \u8fd9\u5c31\u662f\u4e1a\u52a1\u9700\u8981\u7684\u7cbe\u51c6\u7ed3\u8bba\u3002<\/p>\n
\u5f53\u6211\u4eec\u9700\u8981\u5206\u6790 \u201c\u4e24\u4e2a\u53d8\u91cf\u662f\u5426\u76f8\u5173\u201d\u201c\u76f8\u5173\u7a0b\u5ea6\u5982\u4f55\u201d \u65f6，\u5173\u7cfb\u7c7b\u53ef\u89c6\u5316\u662f\u6838\u5fc3\u5de5\u5177\u3002Seaborn \u7684relplot\u548c\u77e9\u9635\u6563\u70b9\u56fe，\u80fd\u8986\u76d6\u4ece \u201c\u53cc\u53d8\u91cf\u201d \u5230 \u201c\u591a\u53d8\u91cf\u201d \u7684\u5173\u7cfb\u63a2\u7d22\u3002<\/p>\n
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\u6838\u5fc3\u53c2\u6570\u4e0e\u573a\u666f：<\/p>\n
\u5b9e\u6218：\u5206\u6790\u5e7f\u544a\u6295\u5165\u4e0e\u9500\u552e\u989d\u7684\u5173\u7cfb<\/p>\n
\u5047\u8bbe\u6211\u4eec\u6709 \u201c\u6708\u5ea6\u5e7f\u544a\u6295\u5165\u201d \u548c \u201c\u6708\u5ea6\u9500\u552e\u989d\u201d \u6570\u636e，\u7528relplot\u63a2\u7d22\u5173\u7cfb：<\/p>\n
# \u57fa\u7840\u6563\u70b9\u56fe：\u770b\u5e7f\u544a\u6295\u5165\u4e0e\u9500\u552e\u989d\u7684\u5206\u5e03<\/p>\n
sns.relplot(<\/p>\n
data=ad_data,<\/p>\n
x="ad_spend",<\/p>\n
y="sales",<\/p>\n
kind="scatter",<\/p>\n
size="user_count", # \u70b9\u5927\u5c0f\u8868\u793a\u7528\u6237\u6570<\/p>\n
sizes=(50, 200) # \u63a7\u5236\u70b9\u5927\u5c0f\u8303\u56f4<\/p>\n
)<\/p>\n
# \u7ebf\u56fe：\u6309\u5b63\u5ea6\u770b\u8d8b\u52bf（\u6dfb\u52a0hue\u5206\u7ec4）<\/p>\n
sns.relplot(<\/p>\n
data=ad_data,<\/p>\n
x="month",<\/p>\n
y="sales",<\/p>\n
kind="line",<\/p>\n
hue="quarter", # \u6309\u5b63\u5ea6\u5206\u7ec4<\/p>\n
marker="o" # \u663e\u793a\u6570\u636e\u70b9<\/p>\n
)<\/p>\n
\u6563\u70b9\u56fe\u4e2d，\u82e5\u70b9\u5448\u4ece\u5de6\u4e0b\u5230\u53f3\u4e0a\u7684\u5206\u5e03，\u8bf4\u660e\u5e7f\u544a\u6295\u5165\u4e0e\u9500\u552e\u989d\u6b63\u76f8\u5173；\u7ebf\u56fe\u80fd\u770b\u51fa\u4e0d\u540c\u5b63\u5ea6\u7684\u9500\u552e\u989d\u8d8b\u52bf\u5dee\u5f02（\u6bd4\u5982 Q4 \u589e\u957f\u66f4\u5feb）\u3002<\/p>\n
\u5f53\u6709 3 \u4e2a\u4ee5\u4e0a\u53d8\u91cf\u65f6（\u6bd4\u5982 \u201c\u5e74\u9f84\u3001\u6536\u5165\u3001\u6d88\u8d39\u3001\u6ee1\u610f\u5ea6\u201d），\u77e9\u9635\u6563\u70b9\u56fe（pairplot）\u80fd\u4e00\u6b21\u6027\u5c55\u793a\u6240\u6709\u53d8\u91cf\u95f4\u7684\u4e24\u4e24\u5173\u7cfb，\u662f\u63a2\u7d22\u6027\u5206\u6790\u7684\u9ad8\u6548\u5de5\u5177\u3002<\/p>\n
\u6838\u5fc3\u903b\u8f91：<\/p>\n
\u793a\u4f8b\u4ee3\u7801\u4e0e\u89e3\u8bfb：<\/p>\n
# \u5bf9\u7528\u6237\u6570\u636e\u76844\u4e2a\u53d8\u91cf\u753b\u77e9\u9635\u6563\u70b9\u56fe<\/p>\n
sns.pairplot(<\/p>\n
data=user_data,<\/p>\n
vars=["age", "income", "spend", "satisfaction"], # \u6307\u5b9a\u53d8\u91cf<\/p>\n
hue="level", # \u6309\u7528\u6237\u7b49\u7ea7\u7740\u8272<\/p>\n
diag_kind="kde" # \u5bf9\u89d2\u7ebf\u7528\u6838\u5bc6\u5ea6\u56fe（\u66f4\u5e73\u6ed1）<\/p>\n
)<\/p>\n
\u4ece\u7ed3\u679c\u4e2d\u80fd\u5feb\u901f\u53d1\u73b0：<\/p>\n
\u8fd9\u79cd \u201c\u5168\u666f\u5f0f\u201d \u89c6\u56fe，\u80fd\u5e2e\u6211\u4eec\u5feb\u901f\u9501\u5b9a\u503c\u5f97\u6df1\u5165\u5206\u6790\u7684\u53d8\u91cf\u5173\u7cfb\u3002<\/p>\n
\u5f53\u6570\u636e\u5305\u542b\u5206\u7c7b\u53d8\u91cf（\u6bd4\u5982 \u201c\u6027\u522b\u201d\u201c\u4ea7\u54c1\u7c7b\u578b\u201d\u201c\u5730\u533a\u201d）\u65f6，\u9700\u8981\u5206\u6790 \u201c\u4e0d\u540c\u7c7b\u522b\u5728\u67d0\u4e2a\u6307\u6807\u4e0a\u7684\u5dee\u5f02\u201d\u3002Seaborn \u7684catplot\u652f\u6301\u5c0f\u63d0\u7434\u56fe\u3001\u7bb1\u7ebf\u56fe\u3001\u8702\u7fa4\u56fe\u7b49，\u80fd\u4ece\u4e0d\u540c\u89d2\u5ea6\u5c55\u793a\u5206\u7c7b\u6570\u636e\u7279\u5f81\u3002<\/p>\n
catplot\u662f\u5206\u7c7b\u56fe\u7684\u96c6\u6210\u5668，\u901a\u8fc7kind\u53c2\u6570\u5207\u6362\u4e0d\u540c\u7c7b\u578b，\u6838\u5fc3\u4ef7\u503c\u662f \u201c\u5c06\u5206\u7c7b\u53d8\u91cf\u4e0e\u6570\u503c\u53d8\u91cf\u5173\u8054，\u76f4\u89c2\u5c55\u793a\u7ec4\u95f4\u5dee\u5f02\u201d\u3002<\/p>\n
\u7bb1\u7ebf\u56fe\u901a\u8fc7\u56db\u5206\u4f4d\u6570\u5c55\u793a\u6570\u636e\u5206\u5e03：<\/p>\n
\u9002\u5408\u573a\u666f：\u5feb\u901f\u6bd4\u8f83\u591a\u7ec4\u6570\u636e\u7684\u96c6\u4e2d\u8d8b\u52bf\u548c\u79bb\u6563\u7a0b\u5ea6（\u6bd4\u5982\u4e0d\u540c\u4ea7\u54c1\u7684\u8bc4\u5206\u5206\u5e03）\u3002<\/p>\n
\u5c0f\u63d0\u7434\u56fe\u662f \u201c\u7bb1\u7ebf\u56fe + \u6838\u5bc6\u5ea6\u56fe\u201d \u7684\u7ed3\u5408：<\/p>\n
\u9002\u5408\u573a\u666f：\u65e2\u60f3\u77e5\u9053\u7edf\u8ba1\u5206\u4f4d\u6570，\u53c8\u60f3\u4e86\u89e3\u5206\u5e03\u5f62\u72b6（\u6bd4\u5982\u5206\u6790\u4e0d\u540c\u5e74\u9f84\u6bb5\u7528\u6237\u7684\u6d88\u8d39\u5206\u5e03，\u770b\u662f\u5426\u6709\u591a\u4e2a\u5cf0\u503c）\u3002<\/p>\n
\u8702\u7fa4\u56fe\u7528\u70b9\u7684\u5206\u5e03\u5c55\u793a\u539f\u59cb\u6570\u636e（\u907f\u514d\u91cd\u53e0），\u80fd\u770b\u5230\u6bcf\u4e2a\u6570\u636e\u70b9\u7684\u4f4d\u7f6e\u3002\u9002\u5408\u573a\u666f：\u6570\u636e\u91cf\u4e0d\u5927（\u51e0\u767e\u4e2a）\u65f6，\u60f3\u4fdd\u7559\u539f\u59cb\u6570\u636e\u4fe1\u606f（\u6bd4\u5982\u5c55\u793a 50 \u4e2a\u7528\u6237\u7684\u6d4b\u8bd5\u5206\u6570，\u540c\u65f6\u6309\u73ed\u7ea7\u5206\u7ec4）\u3002<\/p>\n
\u5b9e\u6218\u5bf9\u6bd4：\u4e0d\u540c\u4ea7\u54c1\u7684\u7528\u6237\u8bc4\u5206\u5206\u6790<\/p>\n
\u5047\u8bbe\u6211\u4eec\u6709 3 \u6b3e\u4ea7\u54c1\u7684\u7528\u6237\u8bc4\u5206\u6570\u636e（product_ratings），\u7528catplot\u5bf9\u6bd4：<\/p>\n
# \u7bb1\u7ebf\u56fe：\u770b\u8bc4\u5206\u7684\u56db\u5206\u4f4d\u5dee\u5f02<\/p>\n
sns.catplot(data=product_ratings, x="product", y="rating", kind="box")<\/p>\n
# \u5c0f\u63d0\u7434\u56fe：\u770b\u8bc4\u5206\u5206\u5e03\u5f62\u72b6<\/p>\n
sns.catplot(data=product_ratings, x="product", y="rating", kind="violin")<\/p>\n
# \u8702\u7fa4\u56fe：\u770b\u539f\u59cb\u8bc4\u5206\u6570\u636e（\u6570\u636e\u91cf<500\u65f6\u9002\u7528）<\/p>\n
sns.catplot(data=product_ratings, x="product", y="rating", kind="swarm")<\/p>\n
\u5bf9\u6bd4\u7ed3\u679c\u89e3\u8bfb：<\/p>\n
\u638c\u63e1 Seaborn \u7edf\u8ba1\u53ef\u89c6\u5316\u7684\u6838\u5fc3，\u4e0d\u662f\u8bb0\u4f4f\u6240\u6709\u51fd\u6570，\u800c\u662f\u7406\u89e3 \u201c\u6570\u636e\u5173\u7cfb\u7c7b\u578b\u2192\u5de5\u5177\u9009\u62e9\u201d \u7684\u903b\u8f91：<\/p>\n
| \n \u5206\u6790\u76ee\u6807<\/p>\n<\/td>\n | \n \u63a8\u8350\u5de5\u5177<\/p>\n<\/td>\n | \n \u6838\u5fc3\u4f18\u52bf<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n |
| \n \u5355\u53d8\u91cf\u5206\u5e03（\u96c6\u4e2d \/ \u79bb\u6563）<\/p>\n<\/td>\n | \n displot（hist\/kde）<\/p>\n<\/td>\n | \n \u5feb\u901f\u5b9a\u4f4d\u6570\u636e\u5206\u5e03\u7279\u5f81<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n |
| \n \u7d2f\u79ef\u6982\u7387\u6216\u5206\u4f4d\u6570<\/p>\n<\/td>\n | \n ecdfplot<\/p>\n<\/td>\n | \n \u76f4\u63a5\u56de\u7b54 \u201c\u591a\u5c11\u6570\u636e\u4f4e\u4e8e X\u201d<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n |
| \n \u53cc\u53d8\u91cf\u76f8\u5173\u8d8b\u52bf<\/p>\n<\/td>\n | \n relplot（scatter\/line）<\/p>\n<\/td>\n | \n \u7075\u6d3b\u5207\u6362\u5206\u5e03\u4e0e\u8d8b\u52bf\u5c55\u793a<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n |
| \n \u591a\u53d8\u91cf\u5173\u7cfb\u5168\u666f<\/p>\n<\/td>\n | \n \u77e9\u9635\u6563\u70b9\u56fe（pairplot）<\/p>\n<\/td>\n | \n \u4e00\u6b21\u6027\u63a2\u7d22\u6240\u6709\u53d8\u91cf\u5173\u8054<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n |
| \n \u5206\u7c7b\u7ec4\u7684\u7edf\u8ba1\u5dee\u5f02<\/p>\n<\/td>\n | \n \u7bb1\u7ebf\u56fe（catplot(kind="box")）<\/p>\n<\/td>\n | \n \u9ad8\u6548\u5c55\u793a\u56db\u5206\u4f4d\u4e0e\u6781\u7aef\u503c<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n |
| \n \u5206\u7c7b\u7ec4\u7684\u5206\u5e03\u5f62\u72b6<\/p>\n<\/td>\n | \n \u5c0f\u63d0\u7434\u56fe（catplot(kind="violin")）<\/p>\n<\/td>\n | \n \u7ed3\u5408\u5bc6\u5ea6\u4e0e\u7edf\u8ba1\u5206\u4f4d\u6570<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n |
| \n \u5206\u7c7b\u7ec4\u7684\u539f\u59cb\u6570\u636e<\/p>\n<\/td>\n | \n \u8702\u7fa4\u56fe（catplot(kind="swarm")）<\/p>\n<\/td>\n | \n \u4fdd\u7559\u6570\u636e\u539f\u59cb\u5f62\u6001（\u5c0f\u6570\u636e）<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n \u53ef\u89c6\u5316\u7684\u7ec8\u6781\u76ee\u6807\u662f \u201c\u4f20\u9012\u6d1e\u5bdf\u201d，\u800c\u975e\u8ffd\u6c42\u590d\u6742\u56fe\u8868\u3002\u5148\u7528displot\/relplot\u505a\u63a2\u7d22，\u518d\u6839\u636e\u53d1\u73b0\u7528\u9488\u5bf9\u6027\u5de5\u5177\u6df1\u5316，\u624d\u80fd\u8ba9\u6570\u636e\u771f\u6b63 \u201c\u8bf4\u8bdd\u201d\u3002\u672a\u5b8c\u5f85\u7eed…….<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" \u6587\u7ae0\u6d4f\u89c8\u9605\u8bfb369\u6b21\uff0c\u70b9\u8d5e10\u6b21\uff0c\u6536\u85cf17\u6b21\u3002\u672c\u6587\u6df1\u5165\u89e3\u6790Seaborn\u7edf\u8ba1\u53ef\u89c6\u5316\u5de5\u5177\uff0c\u91cd\u70b9\u4ecb\u7ecd\u5176\u5728\u6570\u636e\u63a2\u7d22\u4e2d\u7684\u6838\u5fc3\u5e94\u7528\u3002\u901a\u8fc7\u5206\u5e03\u7c7b\uff08displot\/kdeplot\/ecdfplot\uff09\u3001\u5173\u7cfb\u7c7b\uff08relplot\/pairplot\uff09\u548c\u5206\u7c7b\u7c7b\uff08catplot\uff09\u4e09\u5927\u573a\u666f\uff0c\u5c55\u73b0Seaborn\u5982\u4f55\u5c06\u7edf\u8ba1\u8ba1\u7b97\u4e0e\u53ef\u89c6\u5316\u6df1\u5ea6\u878d\u5408\u3002\u6587\u7ae0\u5f3a\u8c03\u7edf\u8ba1\u53ef\u89c6\u5316\u4e0e\u666e\u901a\u53ef\u89c6\u5316\u7684\u672c\u8d28\u533a\u522b\u5728\u4e8e"\u63d0\u70bc\u6570\u636e\u89c4\u5f8b"\u800c\u975e"\u8fd8\u539f\u6570\u636e\u672c\u8eab"\uff0c\u5e76\u901a\u8fc7\u7535\u5546\u7528\u6237\u6570\u636e\u5206\u6790\u7b49\u6848\u4f8b\uff0c\u6f14\u793a\u5982\u4f55\u5feb\u901f\u83b7\u5f97\u5173\u952e\u4e1a\u52a1\u6d1e\u5bdf\u3002\u6700\u540e\u603b\u7ed3\u4e0d\u540c\u5206\u6790\u76ee\u6807\u5bf9\u5e94\u7684\u6700\u4f73\u53ef\u89c6\u5316\u5de5\u5177\u9009\u62e9\u903b\u8f91\uff0c\u6307\u51fa\u53ef\u89c6\u5316\u5e94<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":47442,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[81,4543],"topic":[],"class_list":["post-47443","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-server","tag-python","tag-4543"],"yoast_head":"\n |