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写在前面

—— 告别 Matplotlib 繁琐定制，拥抱 Seaborn 便捷之美，让统计可视化更高效

在前面两篇博客中，我们学习了 Python 数据可视化的基石 Matplotlib，掌握了绘制基础图表和进行高级定制的技巧。 Matplotlib 功能强大且灵活，能够满足几乎所有的二维绘图需求。 然而，对于 统计数据可视化 (Statistical Data Visualization) 这一特定领域，直接使用 Matplotlib 进行绘图，有时代码会显得有些 繁琐，而且默认的样式可能不够 美观。

统计可视化的需求：更便捷、更美观、更专注

在数据分析中，我们经常需要绘制各种 统计图表 来探索数据的 分布、关系、趋势和比较，例如：

• 查看单个变量的分布情况： 直方图、核密度估计图、箱线图、小提琴图。
• 探索两个变量之间的关系：<