​Seaborn是一个使用Python语言编程，绘制各种统计图形的Python第三方库。Seaborn可以使用Python语言中的Pandas处理数据，基于matplotlib实现的，高级绘图环境。

Seaborn库简介

Seaborn能够帮助你，更好的探索和理解你的数据。其绘图功能，包含对整个数据集的dataframe数据集和array数组进行操作。并且在内部，执行必要的语义映射和统计聚合，以生成信息丰富的各式各样的图形。

Seaborn是面向数据集的，声明性的API，使你能够关注图形的不同元素，意味着什么，而不是如何绘制它们的细节。

正因为Seaborn的这些优点，使用Seaborn绘制图形，相对于matplotlib基础库来说，更加高效，便捷，简易，对专业和非专业数据分析人员，都非常友好。

使用Seaborn库的过程

要使用Seaborn，有以下步骤，我们通过一个实际的例子，以及实际的数据集，来进行讲解。

首先，导入和设置Seaborn库。按照惯例，用简写的sns表示。

这里，我们通过set_theme函数，为Seaborn设置默认主题。

其次，加载数据集。

我们这里使用Seaborn官方自带的，实际环境中收集到的数据集tips。

注意，这里的tips数据集，是一个真实的数据集。在Seaborn中，通过load_dataset函数，把这个数据集，从Seaborn官方网站上，加载到我们的Python编程语言中，也可以说是加载到我们的计算机内存中，形成tips变量以供使用。

数据加载完成后，我们可以看看tips数据集，有哪些列，以及每个列的数据类型是什么。

最后，使用relplot函数绘制图形。

这里，需要解释一下relplot函数的各个参数，分别代表什么。

data是数据集，也就是说，设置绘图使用的数据集为tips。

x和y，分别是生成图形的x轴（横轴）和y轴（纵轴）。

col，这里设置为time列，表示使用time列，把数据分成两部分，Lunch一部分，Dinner一部分，分别绘制两幅图形，显示在一副图中。注意这里的time列，只有Lunch和Dinner两部分数据，属于二分变量，也可以算是二分离散型变量。

hue，设置为smoker列，表示把途中的数据点，分为吸烟和不吸烟两部分，分别用圆点和叉叉表示。

size，设置为size列，表示代表吸烟者和不吸烟者的圆点和叉叉的大小，用size列的数据表示。

图形理解和解释

Seaborn中的tips数据集，是为了研究，在午餐和晚餐的时候，影响结账客人给小费的因素。

从图中我们可以看出，午餐时间，吃饭的总消费和给小费的金额，具有线性关系。吸烟者和不吸烟者，都具有这样的关系。而晚餐时间，线性关系不明显，数据比较分散。

我们通过查看图形，可以得出结论。

1、午餐时间，客人的消费金额和给的小费，具有正向的线性关系。也就是说，消费越多，给的小费也就越多。吸烟者和不吸烟者都具有这种关系。

2、晚餐时间，不吸烟者的消费金额和给的小费，具有正向的线性关系。而吸烟者则没有这样的关系。所以，晚餐时间，我们更应该服务好不吸烟者，这样就可以得到更多的小费。

以上就是本篇文章的全部内容。

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