Seaborn 是 Python 中一个基于 Matplotlib 的数据可视化库，主要用于统计数据可视化，它提供了更简洁的 API 和更美观的默认样式，让开发者能够轻松创建专业级别的统计图表。
其核心作用和特点包括：
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简化统计图表绘制：内置了多种针对统计分析的图表类型（如分布图、箱线图、热力图、回归图、分类图等），无需手动编写复杂的 Matplotlib 代码。
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美观的默认风格：相比 Matplotlib 基础样式，Seaborn 提供了更现代、更协调的配色方案和布局，减少了调整图表美观度的工作量。
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与 Pandas 无缝集成：能够直接接收 Pandas 的 DataFrame 数据结构，简化数据处理与可视化的衔接流程。
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支持复杂统计可视化：例如一键绘制数据分布（
sns.distplot）、变量相关性热力图（sns.heatmap）、分组数据对比（sns.boxplot）、回归分析可视化（sns.regplot）等。
举例来说，在之前的 GitHub 活动分析代码中，sns.set_style() 用于设置图表风格，让生成的活动分布图、趋势图等更具可读性和美观性。
Seaborn 非常适合数据探索、数据分析报告、学术研究中的可视化场景，尤其在处理统计数据时能显著提高效率。
