Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，使得作图更加容易。

Seaborn 主要特点：

下面绘制数据分布图：


#!/usr/bin/python3
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


if __name__ == "__main__":

    sns.set(style="white", color_codes=False)

    # mean: 均值
    # cov：协方差矩阵
    mean, cov = [0, 1], [(1, .5), (.5, 1)]

    # np.random.multivariate_normal方法用于根据实际情况生成一个多元正态分布矩阵
    # 生成一个形状为2X1000的矩阵
    x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 1000).T
    g = sns.jointplot(x=x,
                      y=y,
                      # 图形选项
                      kind="scatter", # kind{ “scatter” | “reg” | “resid” | “kde” | “hex” }, optional
                      space=0,
                      xlim=[-4,4],
                      ylim=[-4,4],
                      color="b"
                      )
    # 设置坐标轴标题
    g.set_axis_labels("x", "y")
    # 显示图像
    plt.show()

如果我们设置kind=”reg”，则：

设置kind=”resid”，则

可以更改kind设置其他数据分布展示图，总体来说Seaborn降低的数据绘图的门槛，更加的方便。

参考资料：

1.http://seaborn.pydata.org/tutorial/distributions.html

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