Seaborn是基于 Matplotlib 的图形可视化库。该库提前定义好了一套自己的风格，也封装了一系列的方便的绘图函数，之前通过 matplotlib 需要很多代码才能完成的绘图，使用 seaborn 可能就是一行代码的事情。总结一句话：使用 seaborn 绘图比 matplotlib 更美观、简单。

0. Seaborn安装

1. 通过 pip：pip install seaborn
2. 通过 anaconda：conda install seaborn

1. 关系绘图

relplot 可以用来表示多个变量之间的关联关系。默认情况下是绘制散点图，也可以绘制线形图。具体绘制什么图形是通过 kind 参数来决定的。实际上一下两个函数就是 relplot 的特例：
（1） scatterplot：relplot(kind=‘scatter’)
（2） lineplot：relplot(kind=‘line’)

1.1 基本使用

relplot 在绘制的时候不能直接给 x 和 y 指定具体的值，而应该使用 data参数 DataFrame 中的具体的列的名字

import seaborn as sns
import pandas as pd

tips = pd.read_csv("dataset/tips.csv")
tips.head()

#绘制散点图 relplot默认绘制散点图
#x，y为data数据集的列名
sns.relplot(x="total_bill",y="tip",data=tips)

1.2 添加 hue 参数

hue 参数是用来控制第三个变量的颜色显示的。Hue 应该指定为某个列的名字，那么 Seaborn 会自动的将指定的列的值的个数取不同的颜色。

#在上例基础上 添加星期参数
sns.relplot(x="total_bill",y="tip",hue="day",data=tips)

1.3 添加 col 和 row 参数

col 和 row 可以将图根据某个属性的值的个数分割成多列或者多行。col表示分成几个图像，应该指定某个列的名字，那么 Seaborn 会自动的将 DataFrame 中这个列的数据，分成多个图。

#在上例基础上，将Lunch（午餐）和Dinner（晚餐）分成两个图来显示
#指定col划分为多列 指定row划分为多行
sns.relplot(x="total_bill",y="tip",hue="day",col="time",data=tips)

也可以再在 row 上添加一个新的变量，如下所示：

#在上例的基础上，把性别按照行显示出来
sns.relplot(x="total_bill",y="tip",hue="day",col="time",row="sex",data=tips)

1.4 指定具体的列

多个图的情况下默认会在一行中全部展现出来，可以通过 col_wrap 来指定具体多少列

sns.relplot(x="total_bill",y="tip",col="day",col_wrap=3,data=tips)

1.5 size 参数

#根据数据集的size列的值 指定size参数设置点的大小
sns.relplot(x="total_bill",y="tip",data=tips,size="size")

1.6 绘制折线图

relplot 通过设置 kind = “line” 可以绘制折线图，并且功能比 plt.plot 更加强大。plot 只能指定具体的 x 和 y 轴的数据（比如 x 轴是 N 个数，y 轴也必须是 N 个数），而 relplot 则可以自动在两组数据中进行计算绘图。

1.6.1 relplot

#ci=None关闭显示置信区间
#style在绘制折线的时候可以用来指定线条的样式
sns.relplot(x="timepoint",y="signal",data=fmri,kind="line",hue="region",col="event",style="region")

1.6.2 lineplot

大致参数与 relplot 一致

#lineplot不支持col参数绘制多个
sns.lineplot(x="timepoint",y="signal",data=fmri,hue="region",style="region")