Seaborn
Seaborn 是 Matplotlib 的包装器，可以轻松创建常见的统计图。支持的图表列表包括单变量和双变量分布图，回归图以及用于绘制分类变量的多种方法。Seaborn 提供的完整图表列在他们的 API 参考中 。
在 Seaborn 中创建图形就像调用适当的图形函数一样简单。以下是为随机生成的数据创建直方图，核密度估计和地图的示例。
import numpy as np # numpy used to create data from plotting
import seaborn as sns # common form of importing seaborn
# Generate normally distributed data
data = np.random.randn(1000)
# Plot a histogram with both a rugplot and kde graph superimposed
sns.distplot(data, kde=True, rug=True)
http://i.imgur.com/CyxeSfj.png
也可以使用声明性语法来控制绘图的样式。
# Using previously created imports and data.
# Use a dark background with no grid.
sns.set_style('dark')
# Create the plot again
sns.distplot(data, kde=True, rug=True)
http://i.imgur.com/JMjHv6C.png
作为额外的好处，正常的 matplotlib 命令仍然可以应用于 Seaborn 图。这是一个向我们之前创建的直方图添加轴标题的示例。
# Using previously created data and style
# Access to matplotlib commands
import matplotlib.pyplot as plt
# Previously created plot.
sns.distplot(data, kde=True, rug=True)
# Set the axis labels.
plt.xlabel('This is my x-axis')
plt.ylabel('This is my y-axis')
