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前言

Seaborn是Python中一个基于matplotlib的统计数据可视化库，它提供了一系列高级接口，用于制作有吸引力且富有表现力的统计图形。

Seaborn的sns模块包含了许多用于绘图的函数，同时提供了一些内置的数据集，例如著名的"tips"数据集。

本文将介绍如何使用pip安装Seaborn，并解决使用sns.load_dataset(“tips”)时可能遇到的一些问题。

一、Seaborn简介

Seaborn库由Michael Waskom发起，是Pandas、SciPy和matplotlib的扩展，用于制作统计图形，它能够与Pandas DataFrame对象紧密集成，使得数据可视化变得简单直观。

使用pip包管理器来安装Seaborn。在命令行中输入以下命令：

pip install seaborn

然后代码的时候导入即可：

import seaborn as sns
# seaborn的常用别名为sns。

二、代码示例

首先我们去从github上下载这个文件，官方给的范例数据库：

https://github.com/mwaskom/seaborn-data/

找到load_dataset()在本地的数据库地址。

get_data_home()函数的作用就是获取load_dataset() 的数据库地址。

>>>sns.utils.get_data_home()

之后就会出现已下形式的地址

<你的驱动器>:\Users<你的用户名>\seaborn-data
‘C:\Users\user-zhou\seaborn-data’

将下载的文件夹解压，然后把内容复制到数据库地址下。

import seaborn as sns
import matplotlib
#应用默认的主题，当然还有其他主题可以自由选择
sns.set_theme()
#载入一个范例数据集，这个数据库默认是没有的，需要自己github到下载
tips = sns.load_dataset("tips")
#创建数据可视化图片
sns.relplot(
    data=tips,
    x="total_bill", y="tip", col="time",
    hue="smoker", style="smoker", size="size",
)
#如果在matplotlib模式下使用Jupyter / IPython接口展示那就不需要这一条
#其他情况都请加上这一句，要不然图片不会在窗口展示，后面会说到原理
matplotlib.pyplot.show()

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

df = sns.load_dataset("penguins")
sns.pairplot(df, hue="species")
plt.show()

三、安装失败

问题1：pip安装错误

可能的原因：网络问题、pip版本过旧、权限不足等。

解决方法：

• 确保网络连接正常。
• 更新pip到最新版本：pip install --upgrade pip。
• 使用管理员权限运行命令行。
• 使用conda安装。
• 换梯子，大家懂得。
• 自己手机买个短时流量包，用手机热点也可以。

问题2：缺少依赖库

可能的原因：Seaborn依赖于matplotlib、Pandas、SciPy等库。

使用以下命令安装Seaborn的依赖库：

pip install matplotlib pandas scipy numpy

注意这四个库都是不可缺少的。

问题3：Seaborn版本与依赖库不兼容

可能的原因：安装的Seaborn版本与依赖库版本不兼容。

安装特定版本的Seaborn，例如：

pip install seaborn==0.11.0

总结

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