Seaborn是一种基于matplotlib的图形可视化python libraty。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。同时它能高度兼容numpy与pandas数据结构以及scipy与statsmodels等统计模式。掌握seaborn能很大程度帮助我们更高效的观察数据与图表，并且更加深入了解它们。

    2. """
    3. %clear
    4. %reset -f
    5. # In[*]
    6. %matplotlib inline
    7. import numpy as np
    8. import pandas as pd
    9. from scipy import stats, integrate
    10. import matplotlib.pyplot as plt #导入
    12. import seaborn as sns
    13. sns.set(color_codes=True)#导入seaborn包设定颜色
    14. # In[*]
    15. np.random.seed(sum(map(ord, "distributions")))
    18. x = np.random.normal(size=100)
    19. sns.distplot(x, kde=False, rug=True);#kde=False关闭核密度分布,rug表示在x轴上每个观测上生成的小细条（边际毛毯）e

    Seaborn介绍 - 图1