什么是 Seaborn，应当在何时使用？本章将为您解答。同时，您将学习如何使用数据列表和 pandas DataFrame 创建散点图和计数图。您还将了解使用 Seaborn 的一大优势——通过颜色表示不同子群，从而轻松为图表添加第三个变量。

Seaborn 入门

使用列表绘制散点图

用列表绘制计数图

在 Seaborn 中使用 pandas

"整洁"与"不整洁"数据

使用 DataFrame 绘制计数图

使用 hue 添加第三个变量

hue 与散点图

Hue 与计数图

本章将创建并自定义图表，用于可视化两个定量变量之间的关系。为此，您将使用散点图和折线图来探索一座城市在一天内空气污染水平的变化，以及汽车马力与燃油效率之间的关系。您还将看到使用 Seaborn 的另一大优势——可以在同一图形中轻松创建子图！

关系型图与子图入门

使用 col 和 row 创建子图

创建双因素子图

自定义散点图

调整散点图点的大小

更改散点图点的样式

线图入门

解读折线图

用折线图可视化标准差

在折线图中绘制子分组

可视化两个定量变量

分类型变量几乎存在于每个数据集中，尤其在调查数据中更为常见。本章将讲解如何创建并自定义分类型图表，例如箱线图、条形图、计数图和点图。过程中，您将探索关于年轻人兴趣、学生学习习惯以及成年男性对男性气质看法的调查数据。

Count plot 与 bar plot

计数图（Count plot）

百分比条形图

自定义条形图

箱线图

创建并解读箱线图

省略离群值

调整须状线（whiskers）

Point plot（点图）

自定义点图（point plot）

带有子分组的点图（point plot）

可视化分类型与定量型变量

在最后一章，您将学习如何添加信息丰富的图表标题与坐标轴标签——它们是任何数据可视化中最重要的组成部分之一！您还将学习如何自定义可视化的样式，以便更高效地引导受众抓住要点。随后，您将把所学内容整合起来，完成本课程的最终练习！

更改图形样式与颜色

更改样式与调色板

更改比例尺

使用自定义调色板

添加标题和标签：第 1 部分

FacetGrids 与 AxesSubplots

为 FacetGrid 对象添加标题

添加标题和标签：第 2 部分

添加标题和坐标轴标签

旋转 x 轴刻度标签

综合运用

包含子组的箱线图

包含子组与子图的柱状图

做得好！接下来呢？

自定义 Seaborn 图表

Survey responses

Course Glossary

Countries

Mileage per gallon

Students

Seaborn 是一款功能强大的 Python 库，可轻松创建信息丰富且美观的数据可视化。本课程时长 4 小时，将带您入门使用 Seaborn 创建多种图形，包括散点图、计数图、条形图和箱线图，并学习如何自定义可视化效果。
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您将实际探索该库，并基于多个真实世界的数据集绘制 Seaborn 图表，例如分析一座城市在一天中空气污染的变化，以及年轻人在空闲时间的偏好。通过这些数据，您将亲身体验 Seaborn 的优势，例如如何在同一图形中轻松创建子图，以及如何自动计算置信区间。
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在课程结束时，您将能够在多种情境下使用 Seaborn 来探索数据，并有效地将数据分析结果呈现给他人。这些技能对数据分析师、数据科学家，以及任何需要创建数据可视化的岗位都非常重要。若您希望继续学习，本课程属于多个学习路径的一部分，包括 Data Visualization 学习路径，您可以在其中进一步拓展相关库与技术。

视频包含实时字幕，您可点击视频左下角的 "Show transcript" 展开查看。
课程词汇表位于右侧的资源部分。
如需获得 CPE 学分，您需要完成课程并在合格测评中取得 70% 的分数。您可以点击右侧的 CPE 学分提示前往测评。

<h2>创建你自己的 Seaborn 图表 </h2>
  Seaborn 是一个强大的 Python 库，可轻松创建信息丰富的
  以及具有吸引力的数据可视化。 这门4小时的课程提供了一个
  介绍如何使用 Seaborn 创建各种图表，包括散点图、计数图、条形图和箱线图，以及如何你
  可以自定义你的可视化。
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  <h2>将真实数据集转化为自定义 Seaborn 可视化图表</h2>
  你将探索这个库，并基于多种内容创建你的 Seaborn 图表
  真实世界数据集，包括探索城市中的空气污染如何
  随着一天中的变化，并观察年轻人喜欢在他们的中做什么
  空闲时间。 这些数据将让你有机会了解 Seaborn 的
  优势第一手，包括如何轻松在一个中创建子图
  单个数值以及如何自动计算置信区间。
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  <h2>提升你的数据沟通技能</h2>
  学完本课程后，你将能够在各种场景中使用 Seaborn
  探索您的数据，并有效传达您的数据结果
  向他人分析。 这些技能在数据分析师中非常抢手，数据科学家，以及任何其他可能涉及创建数据的工作
  可视化。 如果你想继续学习，这门课程是其中一部分
  多个方向，包括数据可视化方向，在这里你可以添加
  更多库和技术加入到你的技能组合中。

Introduction to Python

学习使用Python库Seaborn在四小时内创建数据可视化，包括散点图、箱线图和条形图。

Seaborn 数据可视化入门

学习如何使用 Seaborn 库在 Python 中创建信息丰富且美观的可视化。

添加标题和标签：第 1 部分

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