Seaborn 使用超简单入门
今天学习 seaborn ，seaborn 是基于matplotlib开发的，提供更高一级的接口，做出的可视化图更加具有表现力。
下面介绍 seaborn 库的入门使用方法，首先导入它和 pyplot 模块：
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
它里面内置了一些经典数据集，如tips, titanic, iris等，下面依次导入：
tips = sns.load_dataset('tips')titanic = sns.load_dataset('titanic')iris = sns.load_dataset('iris')以titanic 为例，绘制factorplot 图，展示 sex(男、女)，不同阶层(1,2,3)的 survived比率：
sns.factorplot(x='pclass', y='survived', hue='sex',data=titanic)
还可以定制 pointplot 图， 调整 markers，linestyles 等参数：
sns.pointplot(x='class', y='survived', hue='sex', data=titanic, palette={'male':'g','female':'m'},markers=['^','o'],linestyles=['-','--'])不同阶层下，不同性别的存活比率 barplot 图：
sns.barplot(x='sex',y='survived', hue='class', data=titanic)
统计deck枚举值不同取值的出现频次countplot图：
sns.countplot(x='deck', data=titanic, palette='Greens_d')
箱形图观察数据分布规律：
sns.boxplot(x='alive', y='age',hue='adult_male',data=titanic)关于 seaborn 使用，有一张 cheetsheet 图，如下所示：
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