一行代码搞定多个图，python中seaborn的使用

Seaborn是一个用Python制作统计图形的库，建立在matplotlib之上，并与pandas数据结构紧密集成。它提供了一个面向数据集的API，用于检查多个变量之间的关系，专门支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据，用于可视化单变量或双变量分布以及在数据子集之间进行比较的选项，各类因变量线性回归模型的自动估计与作图，方便查看复杂数据集的整体结构，用于构建多图块网格的高级抽象，使您可以轻松地构建复杂的可视化，对matplotlib图形样式与几个内置主题的简洁控制，选择调色板的工具，忠实地揭示您的数据模式。Seaborn的目标是使可视化成为探索和理解数据的核心部分。它的面向数据集的绘图功能对包含整个数据集的数据流和数组进行操作，并在内部执行必要的语义映射和统计聚合以生成信息图。在幕后，Seaborn使用matplotlib绘制图片。

######for example #####
import seaborn as sns
import pandas as pd

# 举例：我们有以下 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'movie_title': ['Movie1', 'Movie2', 'Movie3', 'Movie4', 'Movie5'],
    'director': ['Dir1', 'Dir2', 'Dir3', 'Dir4', 'Dir5'],
    'actor': ['Actor1', 'Actor2', 'Actor3', 'Actor4', 'Actor5'],
    'rating': [5.0, 4.5, 4.0, 5.5, 5.2],
    'box_office_income': [1000000, 2000000, 1500000, 3000000, 2500000]
})

# 使用 pairplot 进行可视化
sns.pairplot(df)

#运行结果：一下子4个图真牛！