Matplotlib vs Seaborn：选择与区别

相同点

1. 都是Python数据可视化库：两者都用于创建统计图形和图表

2. 基于Python生态系统：都与NumPy、Pandas等科学计算库良好集成

3. 开源免费：两者都是开源项目，可自由使用

4. 支持多种图表类型：都能创建折线图、柱状图、散点图等常见图表

主要区别

如何选择

使用Matplotlib当：

1. 需要完全控制图表的每个细节

2. 创建高度定制化的非标准图表

3. 需要与GUI应用程序集成

4. 制作出版级质量的图形

使用Seaborn当：

1. 快速创建统计可视化

2. 需要美观的默认样式

3. 处理多变量数据关系

4. 想要简洁的API减少代码量

5. 需要复杂的统计图表（如热图、小提琴图等）

实际使用建议

1. 联合使用：通常先用Seaborn创建基础图表，再用Matplotlib进行细节调整

2. 简单任务：优先考虑Seaborn

3. 复杂定制：转向Matplotlib

4. 工作流程：数据探索 → Seaborn → 出版级图表 → Matplotlib调整

# 典型联合使用示例
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt# 用Seaborn创建基础图表
sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=tips)# 用Matplotlib调整细节
plt.title("Customized Title", fontsize=16)
plt.xlabel("Total Bill ($)", fontsize=12)
plt.ylabel("Tip ($)", fontsize=12)
plt.show()