Seaborn — библиотека для статистической визуализации данных на языке Python, построенная поверх matplotlib и предназначенная для упрощения создания информативных и эстетически оформленных графиков. Она предоставляет высокоуровневый интерфейс для построения распространённых типов визуализаций, включающих распределения, взаимосвязи между переменными и групповые сравнения, а также инструменты для работы с табличными данными и датасетами в формате DataFrame. Seaborn ориентирована на аналитические задачи: быстрый осмотр данных, выявление закономерностей и представление результатов анализа в виде готовой к публикации графики.
Разработка библиотеки началась с целью закрыть пробел между мощью matplotlib и потребностью в удобных стандартных стилях и шаблонах для статистических графиков. В её функциональность входят предустановленные цветовые палитры, оформление осей и легенд, а также функции для агрегации и визуального представления доверительных интервалов. Seaborn интегрируется с pandas и numpy, что делает её естественным выбором при работе с табличными наборами данных и проводимых в них агрегациях, фильтрациях и группировках.
- Высокоуровневые функции построения: готовые методы для графиков распределений (histplot, kdeplot), диаграмм рассеяния (scatterplot, relplot), линейных и регрессионных отображений (lmplot), а также для категориальных данных (boxplot, violinplot, barplot).
- Интеграция с pandas: прямой приём DataFrame и работа с именованными столбцами, автоматическая обработка категориальных признаков и удобная группировка по значениям столбцов.
- Темы и стили: набор предустановленных стилей оформления (например, darkgrid, whitegrid) и гибкие цветовые палитры для согласованного внешнего вида графиков.
- Многоуровневые и сеточные визуализации: инструменты для построения матриц графиков и фасетирования (FacetGrid, pairplot, catplot), позволяющие сравнивать подмножества данных по одному или нескольким факторам.
- Статистические подсказки: отображение доверительных интервалов, усреднённых линий тренда и других статистических сводок прямо на графиках для облегчения интерпретации результатов.
- Поддержка цветовых карт: удобный выбор и настройка палитр для числовых и категориальных данных, включая градиентные и дискретные цветовые схемы.
- Расширяемость: возможность сочетать функции seaborn с низкоуровневыми средствами matplotlib для тонкой настройки визуализации и добавления аннотаций.
- Удобство для быстрых исследований: набор инструментов, позволяющих быстро получать наглядные представления о структуре данных и обнаруживать аномалии или зависимости.