小编点评

**Anaconda 环境中安装和配置seaborn模块** **步骤 1：打开Anaconda Prompt软件** Anaconda Prompt 软件位于您的系统路径中，通常为`C:\Users\您的用户名\Anaconda3\Scripts\conda.exe`。 **步骤 2：进入Python虚拟环境** 使用以下命令进入Anaconda Prompt软件中： ``` activate py38 ``` 其中`py38`代表您要创建的虚拟环境的名字。 **步骤 3：安装seaborn模块** 使用以下命令安装seaborn模块： ``` conda install -c anaconda seaborn ``` **步骤 4：配置seaborn模块** 使用以下命令在编译器中检查seaborn模块的配置工作： ``` conda show seaborn ``` 应该看到以下输出： ``` Package Version Private seaborn 0.15.2 ``` 说明seaborn模块已成功配置完毕。 **完成步骤** 现在您已在Anaconda Prompt软件中安装和配置了seaborn模块，您可以可以使用seaborn模块来创建各种统计图表。

正文

  本文介绍在Anaconda的环境中，安装Python语言中，常用的一个绘图库seaborn模块的方法。

  seaborn模块是基于Matplotlib的数据可视化库，它提供了一种更简单、更漂亮的界面来创建各种统计图形。seaborn模块主要用于数据探索、数据分析和数据可视化，使得我们在Python中创建各种统计图表变得更加容易、简单。以下是seaborn模块的一些主要特点和功能。

• 美观的默认样式。seaborn模块提供了一套美观的默认样式，使得绘图更加吸引人；其默认颜色主题和图形风格使得我们的图表在呈现数据时更加易于阅读。
• 高级接口。seaborn模块提供了一组高级接口，使得绘制常见的统计图形变得更加简单。我们可以使用seaborn模块以简洁的方式绘制柱状图、折线图、散点图、箱线图、热力图等等，可以绘制图片的种类非常繁多。
• 统计信息的可视化。seaborn模块提供了许多功能，用于可视化和理解数据的分布和统计信息。例如，我们可以使用seaborn模块绘制直方图、核密度估计图、分布图、小提琴图等。
• 多变量关系的可视化。seaborn模块提供了多种方法来可视化多个变量之间的关系。我们可以使用seaborn模块绘制散点图矩阵、线性回归模型图、分类散点图、热图等。
• 分组数据的可视化。seaborn模块提供了处理分组数据的功能，使得我们可以轻松地可视化分组数据。例如，可以使用seaborn模块绘制分组柱状图、分组箱线图、分组小提琴图等。
• 内置主题和调色板。seaborn模块提供了多种内置的颜色主题和调色板，可以帮助我们更好地呈现数据；可以基于我们实际的需求，选择合适的颜色主题或自定义调色板。

  在我们之前的很多博客中，也都介绍过这一模块的具体使用方法与场景，包括Python TensorFlow深度神经网络回归：keras.Sequential、多变量两两相互关系联合分布图的Python绘制、小提琴图的绘制方法：Python matplotlib实现等等，大家如果感兴趣可以直接点击、查阅上述的博客文章。但是，当时都没有对这个seaborn模块的具体配置方法加以介绍；今天，我们就对其配置方法加以具体讲解。

  首先，我们需要打开Anaconda Prompt软件；这一软件的具体位置如下图所示。

  需要注意的是，由于我希望在一个名称为py38的Python虚拟环境中配置seaborn模块，因此首先通过如下的代码进入这一虚拟环境；关于虚拟环境的创建与进入，大家可以参考文章创建Anaconda虚拟Python环境的方法。

activate py38

  运行上述代码，即可进入指定的虚拟环境中。随后，我们输入如下的代码。

conda install -c anaconda seaborn

  运行上述代码，稍等片刻即可出现如下图所示的界面。

  接下来，输入y即可开始seaborn模块的配置工作。再稍等片刻，出现如下图所示的情况，即说明seaborn模块已经配置完毕。

  此时，我们可以通过如下图所示的代码，在编译器中检查是否成功完成了seaborn模块的配置工作。

  如果如上图所示，我们输入代码后没有报错，则说明seaborn模块已经成功配置，即可开始使用了。

  至此，大功告成。