# 導包
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 讀取數據庫
data = pd.read_csv("tips.csv")
# 畫線圖
sns.lineplot(x="sex", y="total_bill", data=data)
# 使用 Matplotlib 設置標題
plt.title('Title using Matplotlib Function')
plt.show()

輸出:

散點圖

散點圖是使用scatterplot() 方法繪制的。這類似于 Matplotlib，但需要額外的參數數據。

# 導包
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 讀取數據庫
data = pd.read_csv("tips.csv")
sns.scatterplot(x='day', y='tip', data=data,)
plt.show()

輸出:

你會發(fā)現在使用 Matplotlib 時，如果你想根據sex為這個圖的每個點著色會很困難。但在散點圖中，它可以在色調參數的幫助下完成。

例子：

# 導包
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 讀取數據庫
data = pd.read_csv("tips.csv")
sns.scatterplot(x='day', y='tip', data=data,
			hue='sex')
plt.show()

輸出:

線圖

Seaborn 中的 Line Plot 使用 lineplot() 方法繪制。在這種情況下，我們也可以只傳遞 data 參數。

示例：

# 導包
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 讀取數據庫
data = pd.read_csv("tips.csv")
sns.lineplot(x='day', y='tip', data=data)
plt.show()

輸出：

示例 2：

# 導包
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 讀取數據庫
data = pd.read_csv("tips.csv")
# 僅使用數據屬性
sns.lineplot(data=data.drop(['total_bill'], axis=1))
plt.show()

輸出：

條形圖

Seaborn 中的條形圖可以使用barplot()方法.

例子：

# 導包
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 讀取數據庫
data = pd.read_csv("tips.csv")
sns.barplot(x='day',y='tip', data=data,
			hue='sex')
plt.show()

輸出：

直方圖

Seaborn 中的直方圖可以使用histplot() 函數繪制。

例子：

# 導包
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 讀取數據庫
data = pd.read_csv("tips.csv")
sns.histplot(x='total_bill', data=data, kde=True, hue='sex')
plt.show()

輸出：