Seaborn数据可视化实战：Seaborn入门-环境搭建与基础操作
Seaborn环境搭建与配置
学习目标
本课程将指导学员如何在不同的操作系统（Windows, macOS, Linux）上安装Seaborn库，以及如何配置Python环境，包括使用Jupyter Notebook和Spyder等集成开发环境（IDE）的基本操作。通过本课程的学习，学员将能够独立搭建适合进行数据可视化工作的开发环境。
相关知识点
- Seaborn环境搭建与配置
学习内容
1. Seaborn环境搭建与配置
1.1 Python环境配置
在开始安装Seaborn之前，确保你的计算机上已经安装了Python。Python是一个广泛使用的高级编程语言，特别适合于快速开发和数据处理。Seaborn是基于Python的一个数据可视化库，它提供了高级接口用于绘制有吸引力的统计图形。
1.2 Seaborn库的安装
Seaborn依赖于matplotlib，因此在安装Seaborn之前，需要确保已经安装了matplotlib。可以通过pip（Python的包管理工具）来安装这些库。
安装matplotlib
- 在命令行中输入以下命令来安装matplotlib：
%pip install matplotlib
安装Seaborn
- 安装了matplotlib之后，接下来安装Seaborn。在命令行中输入以下命令：
%pip install seaborn
验证安装
- 安装完成后，可以通过Python脚本验证Seaborn是否安装成功。创建一个新的Python文件，例如
test_seaborn.py，并输入以下代码：
import seaborn as sns
print(sns.__version__)
运行该脚本，如果输出Seaborn的版本号，则说明安装成功。
尝试运行以下代码，以确保Seaborn库能够正常工作：
!wget https://model-community-picture.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ascend-zone/notebook_datasets/f51c42fa2d8211f0beb6fa163edcddae/tips.csv
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd
# 本地文件路径
local_path = "./tips.csv"
# 从本地加载数据集
tips = pd.read_csv(local_path)# 绘制箱形图
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
plt.show()
