Seaborn 的高级封装让数据可视化变得轻松不少，图表风格也比较漂亮，默认配色就挺省心的。和 Matplotlib 配合用，基本不用太多额外设置，出图直接就能用，适合懒人（也适合效率党）。

Seaborn 的图表接口封装得比较高层，比如你想画个分类的箱线图，用sns.boxplot()就能搞定，数据一丢进去，坐标轴、图例、颜色统统自动搞定，真的省事。

风格统一这一点也挺重要。Seaborn 默认风格统一，看着就舒服，适合快速探索数据的时候。你要想美化点细节，像sns.set_style('whitegrid')也好用，改起来比较灵活。

和 Pandas、Matplotlib 的联动也不错。用 Pandas 做完数据，直接扔给 Seaborn 就能画图，省得自己一个个配置plt.plot()那种麻烦操作。响应也快，代码也简洁。

哦对了，Seaborn 还有一些内置数据集，像tips、iris这些，拿来练手方便，不用自己去准备数据，直接上手。

如果你图表还停留在 Matplotlib 手动调参阶段，可以看看这篇讲 Seaborn 常用数据集和可视化，上手快，还带例子，挺实用的。

另外，想复习 Matplotlib 底层的细节，也可以翻翻这些：

，Seaborn 真的适合你快速出图，是日常、可视化报告那种场景，干净、快、省心。

如果你经常要做可视化，不妨装一个试试，用不惯再说，反正也没啥负担。