作者：韩信子@ShowMeAI
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Python中最常用于数据可视化的工具库包括Matplotlib和Seaborn。其中，Matplotlib属于 Python 数据可视化的基础库，具备很高的灵活度，但应用过于复杂——官方文档有3000 多页，包含上千个方法以及数万个参数。

对于快捷地进行数据分析可视化而言，Seaborn是一个更简单易用的选择。Seaborn 基于 Matplotlib 核心库进行了更高阶的 API 封装，可以轻松地画出更漂亮的图形。Seaborn 的漂亮主要体现在配色更加舒服、以及图形元素的样式更加细腻。下面是 Seaborn 官方给出的参考图。

一、Seaborn工具库优点

• 内置数个经过优化的样式效果。
• 增加调色板工具，可以很方便地为数据搭配颜色。
• 单变量和双变量分布绘图更为简单，可用于对数据子集相互比较。
• 对独立变量和相关变量进行回归拟合和可视化更加便捷。
• 对数据矩阵进行可视化，并使用聚类算法进行分析。
• 基于时间序列的绘制和统计功能，更加灵活的不确定度估计。
• 基于网格绘制出更加复杂的图像集合。

二、快速优化Matplotlib绘制的图形

Matplotlib 绘图的默认图像样式算不上美观，可以使用 Seaborn 完成快速优化。

使用 Matplotlib 绘制一张简单的图像。

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

x = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
y_bar = [3, 4, 6, 8, 9, 10, 9, 11, 7, 8]
y_line = [2, 3, 5, 7, 8, 9, 8, 10, 6, 7]

plt.bar(x, y_bar)
plt.plot(x, y_line, '-o', color='y')

使用 Seaborn 完成图像快速优化。
方法非常简单，只需要将 Seaborn 提供的样式声明代码 sns.set() 放置在绘图前即可。

import seaborn as sns

sns.set()  # 声明使用 Seaborn 样式

plt.bar(x, y_bar)
plt.plot(x, y_line, '-o', color='y')

可以发现，相比于 Matplotlib 默认的纯白色背景，Seaborn 默认的浅灰色网格背景看起来的确要细腻舒适一些。而柱状图的色调、坐标轴的字体大小也都有一些变化。

sns.set() 的默认参数为：

sns.set(context='notebook', style='darkgrid', palette='deep', font='sans-serif', font_scale=1, color_codes=False, rc=None)

• context=’ ’ 参数控制着默认的画幅大小，分别有 {paper, notebook, talk, poster} 四个值。其中，poster > talk > notebook > paper。

• style=’ ’ 参数控制默认样式，分别有 {darkgrid, whitegrid, dark, white, ticks}，你可以自行更改查看它们之间的不同。

• palette=’ ’ 参数为预设的调色板。分别有 {deep, muted, bright, pastel, dark, colorblind} 等，你可以自行更改查看它们之间的不同。

• 剩下的 font=’ ’ 用于设置字体，font_scale= 设置字体大小，color_codes= 不使用调色板而采用先前的 ‘r’ 等色彩缩写。

三、Seaborn核心绘图函数与方法

Seaborn 一共拥有 50 多个 API 类，相比于 Matplotlib 数千个的规模，可以说是非常精简了。根据图形的适应场景，Seaborn 的绘图方法大致分类 6 类，这 6 大类下面又包含不同数量的绘图函数：

• 关联图——relplot
• 类别图——catplot
• 分布图——distplot、kdeplot、jointplot、pairplot
• 回归图——regplot、lmplot
• 矩阵图——heatmap、clustermap
• 组合图

接下来，我们通过『鸢尾花示例数据集』进行演示，使用 Seaborn 绘制适应不同场景的图形。首先导入数据集：

iris = sns.load_dataset("iris")
iris.head()

在绘图之前，先熟悉一下 iris 鸢尾花数据集。
数据集总共 150 行，由 5 列组成。分别代表：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度、花的类别。其中，前四列均为数值型数据，最后一列花的分类为三种，分别是：Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica。

3.1 关联图

当我们需要对数据进行关联性分析时，可能会用到 Seaborn 提供的以下几个 API。

API层级	关联性分析	介绍
Figure-level	relplot	绘制关系图
Axes-level	scatterplot	多维度分析散点图
	lineplot	多维度分析线形图

relplot 是 relational plots 的缩写，用于呈现数据之后的关系。relplot 主要有散点图和线形图2种样式，适用于不同类型的数据。

（1）散点图

指定 \(x\) 和 \(y\) 的特征，默认可以绘制出散点图。

sns.relplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=iris)

但是，上图并不能看出数据类别之间的联系。如果我们加入类别特征对数据进行着色，就更加直观了。

sns.relplot(x="sepal_length", y="sepal_width", hue="species", data=iris)

Seaborn 的函数都有大量实用的参数。例如我们指定 style 参数可以赋予不同类别的散点不同的形状。更多的参数，希望大家通过阅读官方文档 进行了解。

sns.relplot(x="sepal_length", y="sepal_width", hue="species", style="species", data=iris)

（2）线形图

relplot 方法还支持线形图，此时只需要指定 kind=”line” 参数即可。图中阴影部分是自动给出的 95% 置信区间。

sns.relplot(x="sepal_length", y="petal_length", hue="species", style="species", kind="line", data=iris)

（3）API 层级：Axes-level 和 Figure-level

Seaborn 中有 API 层级的概念。Seaborn 中的 API 分为 Axes-level 和 Figure-level 两种：Axes-level 的函数可以实现与 Matplotlib 更灵活和紧密的结合，而 Figure-level 则更像是「懒人函数」，适合于快速应用。

你会发现，上面我们一个提到了 3 个 API，分别是：relplot，scatterplot 和 lineplot。scatterplot 和 lineplot 就是 Axes-level 接口，relplot 则是 Figure-level 接口，也可以被看作是 scatterplot 和 lineplot 的结合版本。

例如，上方 relplot 绘制的图也可以使用 lineplot 函数绘制，只要取消 relplot 中的 kind 参数即可。

sns.lineplot(x="sepal_length", y="petal_length", hue="species", style="species", data=iris)

3.2 类别图

与关联图相似，类别图的 Figure-level 接口是 catplot，其为 categorical plots 的缩写。而 catplot 实际上是如下 Axes-level 绘图 API 的集合：

API层级	函数	介绍
Figure-level	catplot
Axes-level	stripplot() (kind=”strip”) swarmplot() (kind=”swarm”)	分类散点图
	boxplot() (kind=”box”) boxenplot() (kind=”boxen”) violinplot() (kind=”violin”)	分类分布图
	pointplot() (kind=”point”) barplot() (kind=”bar”) countplot() (kind=”count”)	分类估计图

（1）散点图 strip / swarm

下面，我们看一下 catplot 绘图效果。该方法默认是绘制 kind="strip" 散点图。

sns.catplot(x="sepal_length", y="species", data=iris)

kind="swarm" 可以让散点按照 beeswarm 的方式防止重叠，可以更好地观测数据分布。

sns.catplot(x="sepal_length", y="species", kind="swarm", data=iris)

同理，hue= 参数可以给图像引入另一个维度，由于 iris 数据集只有一个类别列，我们这里就不再添加 hue= 参数了。如果一个数据集有多个类别，hue= 参数就可以让数据点有更好的区分。

（2）箱线图 box

接下来，我们依次尝试其他几种图形的绘制效果。绘制箱线图：

sns.catplot(x="sepal_length", y="species", kind="box", data=iris)

（3）增强箱线图 boxen

sns.catplot(x="species", y="sepal_length", kind="boxen", data=iris)

（4）小提琴图 violin

sns.catplot(x="sepal_length", y="species", kind="violin", data=iris)

（5）点线图 point

sns.catplot(x="sepal_length", y="species", kind="point", data=iris)

（6）条形图 bar

sns.catplot(x="sepal_length", y="species", kind="bar", data=iris)

（7）计数条形图 count

sns.catplot(x="species", kind="count", data=iris)

3.3 分布图

分布图主要是用于可视化变量的分布情况，一般分为单变量分布和多变量分布（多指二元变量）。
Seaborn 提供的分布图绘制方法一般有这几个：distplot、kdeplot、jointplot、pairplot。接下来，我们依次来看一下这些绘图方法的使用。

API层级	函数	介绍
Axes-level	distplot	绘制直方图并拟合核密度估计图
Axes-level	kdeplot	专门用于绘制核密度估计图
Axes-level	jointplot	支持 kind= 参数指定绘制出不同样式的分布图
Axes-level	pairplot	一次性将数据集中的特征变量两两对比绘图

（1）单变量分布图 distplot

Seaborn 快速查看单变量分布的方法是 distplot。默认情况下，该方法将绘制直方图并拟合核密度估计图。

sns.distplot(iris["sepal_length"])

distplot 提供了参数来调整直方图和核密度估计图。例如，设置 kde=False 则可以只绘制直方图，或者 hist=False 只绘制核密度估计图。

（2）核密度估计图 kdeplot

当然，kdeplot 可以专门用于绘制核密度估计图，其效果和 distplot(hist=False) 一致，但 kdeplot 拥有更多的自定义设置。

sns.kdeplot(iris["sepal_length"])

（3）二元变量分布图 jointplot

jointplot 主要是用于绘制二元变量分布图。例如，我们探寻 sepal_length 和 sepal_width 二元特征变量之间的关系。

sns.jointplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=iris)

jointplot 并不是一个 Figure-level 接口，但其支持 kind= 参数指定绘制出不同样式的分布图。

例如，绘制出核密度估计对比图 kde

sns.jointplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=iris, kind="kde")

绘制六边形计数图 hex

sns.jointplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=iris, kind="hex")

绘制回归拟合图 reg

sns.jointplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=iris, kind="reg")

（4）变量两两对比图 pairplot

最后要介绍的 pairplot 更加强大，其支持一次性将数据集中的特征变量两两对比绘图。默认情况下，对角线上是单变量分布图，而其他则是二元变量分布图。

sns.pairplot(iris)

此时，我们引入第三维度 hue="species"会更加直观。

sns.pairplot(iris, hue="species")

3.4 回归图

接下来，我们继续介绍回归图，回归图的绘制函数主要有：lmplot 和 regplot。

API层级	函数	介绍
Axes-level	regplot	自动完成线性回归拟合
Axes-level	lmplot	支持引入第三维度进行对比

（1）regplot

regplot 绘制回归图时，只需要指定自变量和因变量即可，regplot 会自动完成线性回归拟合。

sns.regplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=iris)

（2）lmplot

lmplot 同样是用于绘制回归图，但 lmplot 支持引入第三维度进行对比，例如我们设置 hue="species"。

sns.lmplot(x="sepal_length", y="sepal_width", hue="species", data=iris)

3.5 矩阵图

矩阵图中最常用的就只有 2 个，分别是：heatmap 和 clustermap。

API层级	函数	介绍
Axes-level	heatmap	绘制热力图
Axes-level	clustermap	层次聚类结构图

（1）热力图 heatmap

意如其名，heatmap 主要用于绘制热力图。热力图在某些场景下非常实用，例如绘制出变量相关性系数热力图。

import numpy as np

sns.heatmap(np.random.rand(10, 10))

（2）层次聚类结构图clustermap

除此之外，clustermap 支持绘制层次聚类结构图。如下所示，我们先去掉原数据集中最后一个目标列，传入特征数据即可。当然，你需要对层次聚类有所了解，否则很难看明白图像多表述的含义。

iris.pop("species")
sns.clustermap(iris)

四、样式控制与色彩自定义

浏览官方文档，会发现 Seaborn 中还存在大量已大些字母开始的类，例如 JointGrid，PairGrid 等。实际上这些类只是其对应小写字母的函数 jointplot，pairplot 的进一步封装。当然，二者可能稍有不同，但并没有本质的区别。

除此之外，Seaborn 官方文档 中还有关于 样式控制 和 色彩自定义 等一些辅助组件的介绍。对于这些 API 的应用没有太大的难点，重点需要勤于练习。

资料与代码下载

本教程系列的代码可以在ShowMeAI对应的github中下载，可本地python环境运行，能访问Google的宝宝也可以直接借助google colab一键运行与交互操作学习哦！

本系列教程涉及的速查表可以在以下地址下载获取：

• Pandas速查表
• NumPy速查表
• Matplotlib速查表
• Seaborn速查表

拓展参考资料

• Pandas可视化教程
• Seaborn官方教程

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