社群小伙伴提问：Python这两个可视化包（Matplotlib与Seaborn）学哪个有用呢？它们的区别是什么？

1.matplotlib和seaborn的区别

这么说吧，如果matplotlib对数据可视化大概需要10行代码的话，而同样的功能，seaborn大概3行就可以搞定。

拿你到餐厅点菜来打比方的话，matplotlib是你自己单点菜，费时费心；

而seaborn是你在餐厅点套餐，这样点菜特别方便，套餐都是配好的，让你省时省心

这也是为什么工作里常用的Python可视化包不是matplotlib，而是seaborn。

2.了解matplotlib

那为什么我们还要了解matplotlib呢？

因为seaborn是在matplotlib基础上开发出来的，所以当你了解了matplotlib，后面再重点学习seaborn就容易多啦

说到matplotlib，不得不提它的创始人John Hunter。他因为癌症于2012年去世了，这是他生前和家人的照片：

虽然这位大牛离开了我们，但是他对数据科学领域的贡献却一直留了下来。

那么，如何用matplotlib对数据可视化呢？

上图我列出了matplotlib对数据可视化的基本步骤：

第1步，我们用列表定义x坐标轴和y坐标轴上点的数值；

第2步，我们使用plot绘制折线图，也就是将各个点的数值连在一起形成线条；

传入plot方法的第1个参数是x的坐标值，第2个参数是y的坐标值

第3步，我们用show方法将显示图形出来。

简单吧，这就是最基本的绘图了。

这就是使用matplotlib对数据可视化的基本步骤，这里大概了解下就可以啦。

3.可视化进阶：seaborn

seaborn是在matplotlib 的基础上，进行了更高级的封装，让Python数据可视化更容易。

现在seaborn成为了Python数据可视化最常用的包。

在seaborn官网上有这么一句话，可以很好的说明seaborn的优势，这句话翻译过来是这么说的：

用seaborn可视化有多简单呢？

比如，我要画个热力图，一行代码就搞定啦：

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