一劫流、目錄：
分布圖
- displot （直方圖）
- kedplot（概率密度圖）
- jointplot（聯(lián)合密度圖）
- pairplot（多變量圖）
分類圖
- boxplot（箱線圖）
- violinplot（提琴圖）
回歸圖
- lmplot （回歸圖）
矩陣圖
- heatmap （熱力圖）
二清焕、回歸圖：
lmplot()是一個衡量變量之間關(guān)系的圖形唧席，他會在繪制二維散點圖時，自動完成回歸擬合
seaborn.lmplot(x, y, data, hue=None, col=None, row=None, palette=None,
col_wrap=None, height=5, aspect=1, markers='o', sharex=True, sharey=True,
hue_order=None, col_order=None, row_order=None, legend=True, legend_out=True,
x_estimator=None, x_bins=None, x_ci='ci', scatter=True, fit_reg=True, ci=95,
n_boot=1000, units=None, order=1, logistic=False, lowess=False, robust=False,
logx=False, x_partial=None, y_partial=None, truncate=False, x_jitter=None,
y_jitter=None, scatter_kws=None, line_kws=None, size=None)
- col早处，row：根據(jù)所指定的屬性碗硬，在行、列上進行分類（指在整個畫圖面板上）
- col_wrap：指定每行的列數(shù)泊脐，最多等于col參數(shù)所對應(yīng)的不同類別的數(shù)量
- aspect：控制圖的長寬比
- order：多項式回歸，控制進行回歸曲線的冪次烁峭，設(shè)定指數(shù)容客，可以用多項式擬合。（指的是回歸曲線的用一次函數(shù)擬合還是二次函數(shù)等擬合數(shù)據(jù)约郁，這個擬合并不是完全精確的缩挑，只是粗略的一個給出一個數(shù)據(jù)之間關(guān)系的直觀表示）
- logistic：邏輯回歸
- ci：置信區(qū)間
- robust：如果是True，使用statsmodels來估計一個穩(wěn)健的回歸（魯棒線性模型）鬓梅。這將減少異常值供置。請注意 logistic回歸和robust回歸相較于簡單線性回歸需要更大的計算量，其置信區(qū)間的產(chǎn)生也依賴于bootstrap采樣绽快，你可以關(guān)掉置信區(qū)間估計來提高速度（ci=None）芥丧；
- 轉(zhuǎn)換為log(x)
默認(rèn)情況
設(shè)置col后，將原本會放在一個圖表里的數(shù)據(jù)分列
設(shè)置為邏輯回歸坊罢，也是一個粗略的直觀展示并不精確
三续担、總結(jié)：
seaborn中還有其他的非常好用的統(tǒng)計圖形可以使用，還可以通過sns.set_style()設(shè)置全局參數(shù)活孩。在具體使用中物遇，最好是結(jié)合matplotlib一起使用，用圖形更好的表達(dá)數(shù)據(jù)诱鞠，理解數(shù)據(jù)挎挖，用圖形來表達(dá)數(shù)據(jù)觀點这敬，不要局限在畫出復(fù)雜精美的圖像中航夺。
