matplotlib绘图和seaborn绘图的区别
时间: 2023-11-05 19:51:43 浏览: 179
Matplotlib和Seaborn是两个常用的Python绘图库。Matplotlib是一个功能强大且广泛使用的库，它提供了丰富的绘图功能和灵活的配置选项，使用户能够创建各种类型的图形。Seaborn则是Matplotlib的一个定制版，它在Matplotlib的基础上进行了封装和简化，使得绘图更加轻松和美观。
区别在于：
1. 简单性：Seaborn相对于Matplotlib更加简单易用，它提供了一些高级的绘图函数和预设样式，使得用户可以通过使用少量的参数来实现复杂的图形。相比之下，Matplotlib的配置选项更多，需要用户手动进行设置和调整，因此在配置上会相对繁琐一些。
2. 默认样式：Seaborn具有更加美观和现代化的默认样式，使得绘制的图形更加吸引人。而Matplotlib的默认样式相对较为简单和传统。
3. 绘图类型：Matplotlib提供了更多类型的绘图选项，包括折线图、散点图、柱状图、饼图等等。而Seaborn主要专注于统计数据可视化，提供了一些特殊的绘图类型，如分布图、箱线图、热力图等，更适合于数据分析和探索。
4. 配色方案：Seaborn提供了一系列优雅的配色方案，使得绘图更加美观和易于区分。而Matplotlib的配色方案相对较少，用户可能需要手动指定自定义的配色方案。
综上所述，Seaborn相对于Matplotlib来说更加简单易用，拥有更美观的默认样式和优雅的配色方案，适合于快速绘制美观的数据可视化图形。而Matplotlib则提供了更多类型的绘图选项和灵活的配置功能，适合于定制化和高级绘图需求。
相关问题
matplotlib和seaborn的区别
Matplotlib和Seaborn都是Python中常用的可视化库，但它们的设计目的和使用场景有所不同。
Matplotlib是一个功能强大的绘图库，可以用于绘制各种类型的图表，例如折线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等。它的设计目的是提供一种灵活的方式，让用户可以根据自己的需要进行定制化的绘图，可以对各个绘图组件进行精细的控制。Matplotlib的主要优点是功能强大、灵活性高、社区支持好，可以满足各种需求。缺点是需要一定的编程知识和技能，对于初学者来说有一定的学习门槛。
Seaborn是基于Matplotlib的高级可视化库，设计目的是提供一组简单易用的API，用来绘制常见的统计图表，例如分布图、箱线图、热力图、小提琴图等。Seaborn的主要优点是简单易用、美观大方、能够快速生成常见的统计图表，适合于数据科学家和分析师使用。缺点是灵活性相对较低，无法满足一些特殊需求。
综上所述，Matplotlib适合需要进行高度定制化的绘图，而Seaborn适合用于快速生成常见的统计图表。
matplotlib和seaborn画图的区别
### Matplotlib 和 Seaborn 的绘图功能对比
#### 功能概述
Matplotlib 是 Python 中最基础的数据可视化库，提供了一个灵活的 API 来创建各种静态、动态和交互式的图表。它的核心设计围绕着对象模型展开，允许用户通过控制图形的不同组件来定制化输出[^1]。
相比之下，Seaborn 则是一个更高层次的封装库，建立在 Matplotlib 之上。它简化了许多复杂的绘图过程，并内置了一些高级统计图表的支持，比如热力图、回归图等。Seaborn 提供了更为直观的接口以及预设的主题风格，使生成的图表更具吸引力[^2]。
#### 主要区别
1. **复杂度与易用性**
- 使用 Matplotlib 需要手动设置许多参数才能达到理想的视觉效果，这可能对于初学者来说较为困难。
- 而 Seaborn 减少了这种负担，其默认配置已经优化得很好，能够快速生成美观的图像[^3]。
2. **主题支持**
- Matplotlib 默认提供的配色方案相对单调，不过可以通过自定义 rcParams 或者加载外部样式表来进行调整。
- Seaborn 内置了几种精心设计的颜色模板，默认情况下就能满足大多数出版物级别的需求[^1]。
3. **统计特性集成**
- 尽管 Matplotlib 可以完成几乎所有的基本绘图任务，但它缺乏直接处理统计数据的能力。
- Seaborn 不仅可以轻松绘制常见的分布曲线、箱形图等功能外，还特别擅长展示变量间的关系及其不确定性估计值[^2]。
4. **性能考量**
- 对于大规模数据集或者高度定制化的场景下，由于额外的功能层叠，可能会导致 Seaborn 表现不如纯 Matplotlib 效率高。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set() # Apply the default theme of Seaborn which affects all subsequent plots made by both libraries.
# Example plot using only Matplotlib
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.plot([0,1],[0,1], label="Line A")
plt.title('Simple Line Plot')
plt.xlabel('X-axis Label')
plt.ylabel('Y-axis Label')
plt.legend()
plt.show()
# Equivalent example enhanced with Seaborn's aesthetics and additional features.
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue="smoker", style="time", data=tips);
```
以上代码片段展示了如何分别利用这两个库制作类似的散点关系图，其中第二个版本借助 Seaborn 更加简洁明了地表达了更多信息维度的同时保持良好的可读性和美感。
#### 总结
当追求极致灵活性或是面对特殊需求时，Matplotlib 显然是首选；但如果希望减少编码量并迅速获得专业水准的结果，则应该考虑采用 Seaborn 。两者并非对立而是互补的存在，在实际应用过程中可以根据具体情况混合搭配使用。
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#### 关闭系统文件保护的方法
- 通过修改Windows注册表中的"SFCDisable"键值，可以临时禁用Windows系统的文件保护功能。设置键值为"FFFFFF9D"则关闭文件保护，设置为"0"则重新启用。
#### 下载地址
- 提供了Notepad2的下载链接，用户可以通过该链接获取安装包。
#### 文件压缩包内文件名
- **Notepad2MOD1.1.0.8CN.exe**: 这是压缩包内所含的Notepad2编译版本，表明这是一个中文版的安装程序，版本号为1.1.0.8。
### 总结
Notepad2是一款强大的文本编辑器，它继承了传统的记事本程序界面，同时引入了诸多增强功能，如语法高亮、编码格式转换、书签管理、文本操作快捷键、括号高亮匹配等。这使得它在处理代码、标记语言和其他文本文件时具备极大的优势。用户可以通过替换系统默认记事本的方式，将Notepad2融入到操作系统中，充分享受这些高级功能带来的便捷。同时，提供了关闭系统文件保护的方法，以便用户能够顺利完成替换工作。最后，给出了下载地址，方便用户获取软件安装包。
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2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1