Python-9-Seaborn图表

比较关系的比较对象，不同类别同一指标的比较（柱形图），某个指标不同时间段的比较（折线图），这两种是单一维度的经典运用。也可以用热力图进行多维度的对比（常见二维），本质是比大小。热力图用的是颜色，柱形图用的是柱子高低，折线图用的是点的高低。
联系关系的图表，是两个数值型，可计算、有大小的字段进行比较，判断变量间相关性。常见是散点图，实际上不局限于2个。也可以如3个，气泡图。
分布关系的图表，把一组数据堪称一个整体，观察内部数据的分布情况，里面的数据主要集中情况，最小值、最大值、众数等等，向内看。
构成关系的图表，反映部分占整体的情况。以饼图最有代表性，漏斗图、矩阵树形图都是其变形。

sns.regplot()	sns.lmplot()

sns.scatterplot()	sns.replot()

sns.kdepplot(）概率密度图平缓版的箱线图	sns.rugplot() 地毯图展现数据的疏密情况

sns.swarmplot() 蜂群图数据不重叠，看密度	sns.stripplot() 数据散开，看点分布

sns.ecdfplot() 统计累计占比	sns.kdeplot(), cumulative=True 从小到大累计概率

sns.load_dataset() 加载数据集sns.set_theme() 统一风格sns.set_style('white') 设置背景风格sns.set_palette() 设置配置sns.despine() 去除边框，美化图表sns.color_palette() 获取颜色列表

相见已是缘分了，你还会遇见很多的人，经历很多事，成为自己的“勇士”。