seaborn: 统计数据可视化

Seaborn 是一个基于 matplotlib 的 Python 可视化库。它提供了一个高级接口，用于绘制有吸引力的统计图形。

在线文档可在 seaborn.pydata.org 找到。

文档包含 教程、示例库、API 参考、常见问题解答 以及其他有用信息。

要本地构建文档，请参阅 doc/README.md。

Seaborn 支持 Python 3.8+。

安装需要 numpy、pandas 和 matplotlib。一些高级统计功能需要 scipy 和/或 statsmodels。

可以从 PyPI 安装最新稳定版本（及所需依赖项）：

pip install seaborn

也可以包含可选的统计依赖项：

pip install seaborn[stats]

也可以使用 conda 安装 Seaborn：

conda install seaborn

请注意，主 anaconda 存储库在添加新版本方面落后于 PyPI，但 conda-forge（-c conda-forge）通常更新很快。

一篇描述 seaborn 的论文已发表在 Journal of Open Source Software 上。该论文介绍了该库的关键特性，如果 seaborn 对科学出版物至关重要，则可以将其用作引用。

测试 seaborn 需要安装额外的依赖项；可以使用 dev extra 安装它们（例如，pip install .[dev]）。

要测试代码，请在源目录中运行 make test。这将执行单元测试（使用 pytest）并生成覆盖率报告。

代码风格使用 flake8 强制执行，并使用 setup.cfg 文件中的设置。运行 make lint 进行检查。或者，您可以使用 pre-commit 在您提交的任何文件上自动运行 lint 检查：只需运行 pre-commit install 进行设置，然后继续正常提交。

Seaborn 的开发在 Github 上进行：https://github.com/mwaskom/seaborn

请将您遇到的错误提交到 issue tracker，并提供一个可复现的示例来演示问题。关于使用的问题最好发布在 StackOverflow 上，那里有一个 seaborn 标签。