用 Python 的 Matplotlib 和 Seaborn，轻松搞定数据可视化！

嘿，朋友！今天讲讲Python里的Matplotlib和Seaborn这俩绘图库呀，对比下，再教咋用，可实用啦，快瞅瞅。

先说说Matplotlib，它老强大了，基本啥图都能画出来。像咱想画个折线图展示数据变化，几行代码就搞定。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)

plt.show()

就这么简单，把数据往里头一放，图就出来啦。不过它默认样式有时候看着有点单调，咱可以自己改改颜色、线条啥的。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y, color='r', linestyle='--')  # 把颜色改成红色，线条改成虚线

plt.show()

再说说Seaborn，它在画统计图表这块特别方便，好多复杂的统计可视化，用它轻松搞。比如说画个箱线图瞅瞅数据分布情况。

import seaborn as sns

import numpy as np

data = np.random.normal(size=(100,))

sns.boxplot(data=data)

那这俩库对比一下哈，咱弄个简单表格看看。

用Matplotlib时，要是图里元素多了，布局容易乱，这时候就得好好调调各个元素的位置、大小那些。像用subplots来划分区域放不同图。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axs = plt.subplots(2, 2)  # 弄个2行2列的子图布局

axs[0, 0].plot([1, 2], [3, 4])

axs[0, 1].scatter([1, 2], [3, 4])

# 依次在不同子图位置画图

plt.show()

Seaborn呢，有时候数据格式不对，它就报错不画图了，那咱得提前把数据整理好，保证是它能识别的格式呀，像DataFrame这种。

咱日常用的时候，要是想快速看看数据大概长啥样，用Seaborn画个分布图挺方便。要是详细展示数据变化趋势啥的，Matplotlib就派上用场啦。

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

import pandas as pd

data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 假设读入个数据文件

sns.distplot(data['column_name'])  # 用Seaborn画分布

plt.plot(data['x_column'], data['y_column'])  # 用Matplotlib画折线

plt.show()

反正这俩库各有各的好，多练练，绘图就不在话下啦。朋友，要是有不懂的地儿，留言跟我说哈，等你哦！