seaborn baut auf matplotlib auf und bietet eine Vielzahl von Funktionen, die es erlauben schnell und einfach schöne statistische Visualisierungen zu erstellen. Seaborn ist also keine komplett eigenenständige Graphik-Bibliothek, sondern nutzt intern die Funktionalitäten und Datenstrukturen von matplotlib.
Eine wichtige Funktion ist die sns.set()
Methode. Wenn sie am Anfang eines Python-Scripts ausgeführt wird, wird intern das Design der Plots erheblich verbessert. Alle plots, die nach dem Aufruf der Funktion erstellt werden, sehen viel besser aus.
Teste den Unterschied mit dem folgenden Beispiel:
# import the libraries and give them some shorter names
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# setup the seaborn library
sns.set()
# create the same plot as in the previous example
x = range(1, 10)
plt.plot(x, x)
Wenn Du im Jupyter Notebook das Code-Beispiel ausgeführst hast und danach den Aufruf sns.set()
entfernst, ändert sich das Design des Plots erstmal nicht. Für einen “Reset” musst Du den Kernel (also der im Hintergrund laufende Python Prozess) mit einem Klick auf neu starten.