Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的数据可视化库，专注于统计数据可视化。它提供了更高级别的图形绘制接口和更美观的默认样式，使得创建各种复杂的统计图表变得更加简单。
安装 Seaborn：pip install seaborn
Seaborn 的主要特点包括：
1. 美观的默认样式：Seaborn 提供了一组优雅的颜色主题和绘图样式，使得生成的图表在外观上比原始 Matplotlib 更加吸引人。
2. 高级统计图表：Seaborn 内置了许多常用的统计图表类型，例如散点图、折线图、柱状图、箱线图、核密度估计图等。这些图表支持更复杂的数据可视化需求，而不需要手动进行大量的数据预处理。
3. 内置数据集：Seaborn 附带了一些示例数据集，可以用于练习和学习。这些数据集使得用户可以快速上手，并可以直接从示例中了解如何使用 Seaborn 绘制不同类型的图表。
4. 统计功能强大：Seaborn 支持在图表中直接进行统计计算，例如绘制带有置信区间的误差线、绘制分组统计柱状图等，从而方便地进行数据分析和对比。
5. 良好的互动性支持：Seaborn 与 Matplotlib 兼容，并且可以与 Pandas 等其他数据处理库无缝集成。这使得用户可以灵活地结合多个库来进行数据分析和可视化。
使用 Seaborn 可以轻松地生成复杂的统计图表，并且不需要过多的定制。它的语法简单直观，适用于初学者和有经验的数据科学家。同时，Seaborn 的可视化效果非常好，使得结果图表更易于理解和解释，有助于更好地传达数据分析的结果。
Seaborn是基于Matplotlib的Python数据可视化库，提供更高层次的API封装，使用起来更加方便快捷。该模块是一个统计数据可视化库。
Seaborn简洁而强大，和Pandas、NumPy组合使用效果更佳。值得注意的是，Seaborn并不是Matplotlib的替代品，很多时候仍然需要使用Matplotlib。