数据可视化-3：使用Seaborn与Pyecharts提升数据展示能力

引言

在数据分析的过程中，数据可视化是展示和理解数据的重要手段。借助于可视化工具，我们可以直观地看到数据的分布、趋势和关系。在Python生态系统中，Seaborn和Pyecharts是两款非常受欢迎的可视化库。前者适合生成统计图表，后者则以其美观的交互式图表而广受青睐。本文将深入探讨如何使用Seaborn和Pyecharts进行数据可视化，并提供相应的示例及技巧。

1. Seaborn

Seaborn是基于Matplotlib的Python数据可视化库，专注于统计图表的美观性与易用性。通过高层API，Seaborn使得绘制复杂的统计图表变得简单。

安装Seaborn

如果尚未安装Seaborn，可以使用以下命令进行安装：

pip install seaborn

使用示例

1. 导入库并加载数据

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载内置数据集
tips = sns.load_dataset("tips")

2. 绘制散点图

散点图用于展示两个变量之间的关系：

sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="day", style="sex")
plt.title("散点图示例：小费与总账单")
plt.show()