按顺序显示2个Seaborn图

Seaborn是一个基于Python的数据可视化库，它建立在Matplotlib之上，提供了一种更高级、更美观的绘图风格。下面按顺序展示两个Seaborn图的示例：

1. Seaborn的散点图（Scatter Plot）示例： 散点图是用于展示两个变量之间关系的常用图表类型。Seaborn提供了更多的绘图选项和美化效果，使得散点图更加易于理解和解读。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建示例数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 使用Seaborn绘制散点图
sns.scatterplot(x=x, y=y)

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title("Scatter Plot Example")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 显示图形
plt.show()

优势：Seaborn的散点图可以通过调整参数和样式，使得数据更加易于理解和解读。它提供了丰富的绘图选项，如调整点的大小、颜色、形状等，以及添加回归线、置信区间等统计信息。

应用场景：散点图常用于探索两个变量之间的关系，例如查看变量之间的相关性、观察数据的分布情况等。在数据分析、机器学习和统计建模等领域都可以使用散点图进行数据可视化。

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1. Seaborn的柱状图（Bar Plot）示例： 柱状图是一种常用的数据可视化图表，用于比较不同类别或组之间的数值差异。Seaborn提供了简单易用的接口，可以轻松绘制出美观且具有信息量的柱状图。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建示例数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [10, 20, 15, 25]

# 使用Seaborn绘制柱状图
sns.barplot(x=categories, y=values)

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title("Bar Plot Example")
plt.xlabel("Categories")
plt.ylabel("Values")

# 显示图形
plt.show()

优势：Seaborn的柱状图可以通过调整参数和样式，使得数据更加易于理解和解读。它提供了丰富的绘图选项，如调整柱子的颜色、宽度、排序等，以及添加误差线、标签等统计信息。

应用场景：柱状图常用于比较不同类别或组之间的数值差异，例如不同产品的销售额、不同地区的人口数量等。在市场调研、业务分析和决策支持等领域都可以使用柱状图进行数据可视化。

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