西博恩
v0.13.2 (January 2024)
Seaborn是一个基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级接口来绘制有吸引力的统计图形。
在线文档可在seaborn.pydata.org 上获取。
这些文档包括教程、示例库、API 参考、常见问题解答和其他有用信息。
要在本地构建文档，请参阅doc/README.md 。
Seaborn 支持 Python 3.8+。
安装需要 numpy、pandas 和 matplotlib。一些高级统计功能需要 scipy 和/或 statsmodels。
可以从 PyPI 安装最新的稳定版本（和所需的依赖项）：
pip install seaborn
还可以包含可选的统计依赖性：
pip install seaborn[stats]
Seaborn 也可以使用 conda 安装：
conda install seaborn
请注意，主 anaconda 存储库在添加新版本方面落后于 PyPI，但 conda-forge ( -c conda-forge ) 通常更新得很快。
一篇描述seaborn的论文已发表在《开源软件杂志》上。该论文介绍了该库的主要功能，如果 Seaborn 被证明是科学出版物的组成部分，则可以将其用作引文。
测试seaborn需要安装额外的依赖项；它们可以与dev extra 一起安装（例如pip install .[dev] ）。
要测试代码，请在源目录中运行make test 。这将执行单元测试（使用 pytest）并生成覆盖率报告。
flake8使用setup.cfg文件中的设置强制执行代码样式。运行make lint进行检查。或者，您可以使用pre-commit对您正在提交的任何文件自动运行 lint 检查：只需运行pre-commit install进行设置，然后照常提交。
Seaborn 开发在 Github 上进行：https://github.com/mwaskom/seaborn
请将您遇到的错误提交给问题跟踪器，并提供一个可重现的示例来演示该问题。关于使用的问题更多的是在 StackOverflow 上，那里有一个 seaborn 标签。
