Python中Seaborn包的常见图形用法详解
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简介：
本篇文章详细介绍了Python中的Seaborn库的各种常用图形绘制方法和技巧，帮助读者快速掌握如何使用该库美化数据可视化效果。
Seaborn是一个增强版的Matplotlib库，在使用Seaborn之前需要先安装Matplotlib。
所有图形都可以通过`plt.show()`来显示出来，也可以选择创建画布的方法：
- 单个画布：`fig, ax = plt.subplots()`
- 多个画布（例如两个）：`fig,(ax1,ax2) = plt.subplots(ncols=2)`
以下是两种常见的单特征统计图的绘制方法：
**计数图 (countplot):**
用于离散型变量，显示每个类别的样本数量。
```python
sn.countplot(train.mnth)
```
**分布图 (distplot):**
适用于连续性数据，可以展示特定数值范围内的频率以及概率密度曲线（kde）。
```python
sn.distplot(train.cnt.values, bins=50, kde=True)
```
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