什么是 Seaborn 库？其主要功能和特点有哪些？

Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库，它简化了绘制复杂统计图表的过程。Seaborn 提供了高级的接口来创建吸引人的统计图形，使得数据可视化变得更为简便。

Seaborn 的主要功能

1. 简化数据可视化：Seaborn 提供了简洁的 API，使用户能够快速创建复杂的图表，如分类图、分布图和回归图等。
2. 内置数据集：Seaborn 内置了多种数据集，方便用户快速上手并进行学习和实践。
3. 统计绘图：Seaborn 集成了许多统计模型，可以轻松地进行数据的统计分析和绘图。
4. 主题和样式管理：Seaborn 提供了多种图表主题和样式，用户可以根据需要自定义图表的外观。
5. 与 Pandas 的兼容性：Seaborn 可以无缝地与 Pandas 数据框配合使用，使得数据操作和可视化变得更加高效。

Seaborn 的特点

1. 易于使用：Seaborn 的 API 设计非常人性化，用户可以用很少的代码行数创建出复杂的图表。
2. 强大的可视化能力：Seaborn 可以处理各种类型的数据，并生成高质量的图表，包括热力图、箱线图、条形图、点图等。
3. 美观的默认主题：Seaborn 的默认图表主题美观且专业，适合直接用于报告和展示。
4. 高度可定制：虽然 Seaborn 提供了很多默认选项，但用户仍然可以根据需要对图表进行高度定制。
5. 与 Matplotlib 的兼容性：由于 Seaborn 是基于 Matplotlib 的，用户可以轻松地在 Seaborn 中使用 Matplotlib 的功能。

实例演示

以下是使用 Seaborn 创建一个简单折线图的示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = sns.load_dataset('flights')
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(data=data, x='year', y='passengers', hue='month')
plt.title('Yearly Number of Passengers')
plt.show()

以上代码加载了 Seaborn 自带的 'flights' 数据集，并绘制了一个以年份为 x 轴、乘客数量为 y 轴的折线图。可以看到，Seaborn 通过极少的代码行数实现了高质量的图表绘制。

总之，Seaborn 是一个功能强大且易于使用的数据可视化库，非常适合数据分析和科学研究中的图表绘制需求。