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关于我们
Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库，它可以用于创建多变量数据可视化。下面是一些在Seaborn中进行多变量数据可视化的常用方法：
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散点图：使用Seaborn的
scatterplot函数可以绘制两个变量之间的散点图。例如，sns.scatterplot(x='x_variable', y='y_variable', data=data)。 -
热力图：使用Seaborn的
heatmap函数可以创建一个热力图，显示两个变量之间的相关性。例如，sns.heatmap(data.corr(), annot=True)。
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线性回归：使用Seaborn的
lmplot函数可以绘制带有线性回归拟合线的散点图。例如，sns.lmplot(x='x_variable', y='y_variable', data=data)。 -
成对关系图：使用Seaborn的
pairplot函数可以创建一个成对关系图，显示数据集中所有变量之间的相关性。例如，sns.pairplot(data)。 -
箱线图：使用Seaborn的
boxplot函数可以绘制一个箱线图，展示不同类别变量之间的分布情况。例如，sns.boxplot(x='category_variable', y='numeric_variable', data=data)。
这些是Seaborn中常用的多变量数据可视化方法，你可以根据自己的需求选择合适的方法来展示数据。
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