Seaborn 中有哪些不同的繪圖型別？

---

Seaborn 是 Python 中一個強大的資料視覺化庫，建立在 Matplotlib 之上。它提供了一個高階介面，用於建立吸引人且資訊豐富的統計圖形。它提供了各種繪圖型別，可以有效地探索和視覺化資料。以下是 Seaborn 中可用的不同繪圖型別，可幫助使用者視覺化資料。

散點圖

散點圖用於顯示兩個數值變數之間的關係。在 seaborn 中，我們有一個名為 scatterplot() 的函式，它可以建立散點圖，並可選地根據其他變數新增其他功能，例如顏色和標記大小。

折線圖

折線圖顯示變數隨時間或任何其他連續維度的趨勢或變化。Seaborn 的 'lineplot()' 函式可以建立折線圖，針對不同的組或類別繪製多條線。

條形圖

條形圖比較分類變數，並顯示每個類別的分佈或計數。Seaborn 的 'barplot()' 函式建立垂直或水平條形圖，並且還可以顯示置信區間。

直方圖

直方圖透過將單個變數劃分為若干區間並顯示每個區間中值的頻率或密度來視覺化單個變數的分佈。Seaborn 的 'histplot()' 函式可以建立直方圖，並具有核心密度估計等附加功能。

箱線圖

箱線圖顯示數值變數在不同類別中的分佈。Seaborn 的 'boxplot()' 函式建立箱線圖，其中須線表示值的範圍，方框表示四分位距，點表示潛在的離群值。

小提琴圖

小提琴圖將箱線圖與核心密度圖結合起來，以顯示數值變數在不同類別中的分佈。Seaborn 的 'violinplot()' 函式建立小提琴圖，提供對資料分佈的更詳細檢視。

熱力圖

熱力圖使用顏色表示兩個分類變數之間的關係。Seaborn 的 'heatmap()' 函式建立熱力圖，顏色強度表示變數之間的關係。

散點矩陣圖

散點矩陣圖顯示資料集中多個變數之間的兩兩關係。Seaborn 的 'pairplot()' 函式為每個變數組合建立一個散點圖網格，以及對角線上的分佈圖。

FacetGrid

FacetGrid允許您建立多個繪圖，每個繪圖都表示基於分類變數的資料子集。Seaborn 的 'FacetGrid' 類可以使用 'map()' 函式建立自定義的子圖網格，將不同的繪圖型別應用於每個子集。

迴歸圖

迴歸圖視覺化兩個變數之間的關係，其中迴歸線表示最佳擬合關係。Seaborn 的 'regplot()' 和 'lmplot()' 函式建立迴歸圖，並具有置信區間和多項式迴歸等附加功能。

計數圖

計數圖顯示分類變數每個類別中觀察值的計數。Seaborn 的 'countplot()' 函式建立計數圖，從而可以輕鬆比較類別的分佈。

聯合圖

聯合圖結合兩種不同的繪圖型別來視覺化兩個變數之間的關係，包括散點圖、直方圖、核密度圖等。Seaborn 的 'jointplot()' 函式建立聯合圖，並具有邊緣分佈等附加功能。

KDE 圖

KDE 是核心密度估計圖的縮寫，它視覺化連續變數的機率密度函式。Seaborn 的 'kdeplot()' 函式建立 KDE 圖，顯示變數的估計分佈。

蜂群圖

蜂群圖使用點顯示分類變數的分佈，透過調整點的位置來避免重疊。Seaborn 的 'swarmplot()' 函式建立蜂群圖，提供對資料分佈的更詳細檢視。

因子圖

因子圖使用不同的繪圖型別根據變數型別顯示兩個變數之間的關係。Seaborn 的 'factorplot()' 函式建立因子圖，可以輕鬆視覺化不同分類和數值變數之間的關係。