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本文目录
- 前言
- 一、Seaborn简介
- 二、代码示例
- 三、安装失败
- 问题1：pip安装错误
- 问题2：缺少依赖库
- 问题3：Seaborn版本与依赖库不兼容
- 总结
前言
Seaborn是Python中一个基于matplotlib的统计数据可视化库，它提供了一系列高级接口，用于制作有吸引力且富有表现力的统计图形。
Seaborn的sns模块包含了许多用于绘图的函数，同时提供了一些内置的数据集，例如著名的"tips"数据集。
本文将介绍如何使用pip安装Seaborn，并解决使用sns.load_dataset(“tips”)时可能遇到的一些问题。
一、Seaborn简介
Seaborn库由Michael Waskom发起，是Pandas、SciPy和matplotlib的扩展，用于制作统计图形，它能够与Pandas DataFrame对象紧密集成，使得数据可视化变得简单直观。
使用pip包管理器来安装Seaborn。在命令行中输入以下命令：
pip install seaborn
然后代码的时候导入即可：
import seaborn as sns
# seaborn的常用别名为sns。
二、代码示例
首先我们去从github上下载这个文件，官方给的范例数据库：
https://github.com/mwaskom/seaborn-data/
找到load_dataset()在本地的数据库地址。
get_data_home()函数的作用就是获取load_dataset() 的数据库地址。
>>>sns.utils.get_data_home()
之后就会出现已下形式的地址
<你的驱动器>:\Users<你的用户名>\seaborn-data
‘C:\Users\user-zhou\seaborn-data’
将下载的文件夹解压，然后把内容复制到数据库地址下。
import seaborn as sns
import matplotlib
#应用默认的主题，当然还有其他主题可以自由选择
sns.set_theme()
#载入一个范例数据集，这个数据库默认是没有的，需要自己github到下载
tips = sns.load_dataset("tips")
#创建数据可视化图片
sns.relplot(
data=tips,
x="total_bill", y="tip", col="time",
hue="smoker", style="smoker", size="size",
)
#如果在matplotlib模式下使用Jupyter / IPython接口展示那就不需要这一条
#其他情况都请加上这一句，要不然图片不会在窗口展示，后面会说到原理
matplotlib.pyplot.show()
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset("penguins")
sns.pairplot(df, hue="species")
plt.show()
三、安装失败
问题1：pip安装错误
可能的原因：网络问题、pip版本过旧、权限不足等。
解决方法：
- 确保网络连接正常。
- 更新pip到最新版本：pip install --upgrade pip。
- 使用管理员权限运行命令行。
- 使用conda安装。
- 换梯子，大家懂得。
- 自己手机买个短时流量包，用手机热点也可以。
问题2：缺少依赖库
可能的原因：Seaborn依赖于matplotlib、Pandas、SciPy等库。
使用以下命令安装Seaborn的依赖库：
pip install matplotlib pandas scipy numpy
注意这四个库都是不可缺少的。
问题3：Seaborn版本与依赖库不兼容
可能的原因：安装的Seaborn版本与依赖库版本不兼容。
安装特定版本的Seaborn，例如：
pip install seaborn==0.11.0
总结
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