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法律研究如何使用Seaborn視覺化Pandas資料？
Seaborn 提供了多種視覺化 Pandas 資料的方法，使您能夠有效地洞察和傳達模式或關係。以下是一些使用 Seaborn 視覺化 Pandas 資料的常用方法。
散點圖
`scatterplot()` 函式可用於建立散點圖，顯示兩個數值變數之間的關係。您可以使用 Seaborn 透過額外的視覺線索來增強散點圖，例如使用 `hue` 引數根據分類變數對點進行顏色編碼。
折線圖
`lineplot()` 函式可用於建立折線圖，表示隨時間推移或任何其他連續數值軸的變化趨勢。折線圖可用於視覺化時間序列資料或順序資料。
條形圖
在 Seaborn 中，我們有 `barplot()` 函式，可用於建立條形圖，比較不同類別之間的數值。您可以使用 `x` 和 `y` 引數分別指定分類變數和數值變數。Seaborn 可以自動計算並顯示每個類別的平均值或聚合值。
計數圖
Seaborn 的 `countplot()` 函式可用於建立計數圖，顯示分類變數中每個類別的頻率。計數圖有助於理解分類資料的分佈或比例。
箱線圖
Seaborn 中提供的 `boxplot()` 函式用於建立箱線圖，直觀地總結不同類別中數值變數的分佈。箱線圖顯示關鍵統計資料，如中位數、四分位數和異常值，從而進行比較並識別組之間的差異。
小提琴圖
在 Seaborn 中，`violinplot()` 函式結合了箱線圖和核密度估計的方面來建立小提琴圖。小提琴圖顯示了不同類別中數值變數的分佈，提供了對資料形狀、分佈和偏度的見解。
熱力圖
Seaborn 有 `heatmap()` 函式，可用於建立熱力圖，使用顏色以表格格式表示資料。熱力圖可用於顯示資料集中的相關性、模式或關係。您可以使用 `annot` 引數在單元格中顯示實際值。
配對圖
`pairplot()` 函式為 Pandas DataFrame 中的多個數值變數建立散點圖網格。配對圖特別適用於在一個視覺化中探索多個變數之間的關係，從而進行快速比較並識別模式。
Facet Grids
Seaborn 庫的 `FacetGrid` 類允許我們根據分類變數的組合建立網格狀的繪圖佈局。我們可以使用此功能視覺化資料子集或同時比較不同的類別。
分佈圖
Seaborn 提供了各種分佈圖，例如直方圖、核密度估計圖和毛毯圖。這些圖有助於視覺化數值變數的分佈，並提供對資料形狀、分佈和集中趨勢的見解。
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