在使用 Seaborn 进行数据可视化时，经常会涉及到 Matplotlib 包，这是因为 Seaborn 是建立在 Matplotlib 上的一个高级绘图库。以下是几个关键原因说明为什么在使用 Seaborn 的过程中会用到 Matplotlib：
1. 基于 Matplotlib 构建
- 封装和简化：Seaborn 是作为 Matplotlib 的一个封装而设计的，它提供了更高级、更易于使用的绘图接口，专注于统计图表的绘制，而 Matplotlib 是一个更通用的绘图库。Seaborn 利用了 Matplotlib 的很多基础功能来创建图表，如绘图区域（axes）、图形窗口（figures）等。
2. 绘图功能和灵活性
- 补充功能：虽然 Seaborn 提供了很多美观的图表和易于生成复杂图表的方法，但 Matplotlib 仍然在定制性和某些类型的图表（例如交互式图表或特殊的地图绘图）方面发挥作用。如果需要对 Seaborn 生成的图表进行进一步的细节调整或扩展功能，如调整图例、标题、坐标轴标签等，通常需要直接使用 Matplotlib 的 API。
3. 控制和调整图表属性
- 详细控制：Seaborn 虽然简化了许多图表的创建过程，但在进行精细的图表调整时，如设置图表的大小、调整坐标轴的范围、格式化坐标轴的刻度等，还是需要借助 Matplotlib 的函数和方法。例如，使用
matplotlib.pyplot.figure来调整图形的大小，或者使用matplotlib.pyplot.subplots_adjust来调整子图布局。
4. 完善和丰富的 API
- 图表保存和显示：虽然 Seaborn 能够独立于 Matplotlib 使用，但在保存图表到文件、显示图表或进行更复杂的图表配置时，通常需要调用 Matplotlib 的
savefig、show或其它相关方法。
示例：结合使用 Seaborn 和 Matplotlib
下面是一个使用 Seaborn 和 Matplotlib 结合的例子，展示了如何在绘制完 Seaborn 图表后，使用 Matplotlib 进行额外的自定义设置：
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
tips = sns.load_dataset('tips')
# 使用 Seaborn 绘制箱线图
plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips)
# 使用 Matplotlib 自定义图表
ax.set_title('Boxplot of Total Bill by Day')
ax.set_xlabel('Day of the Week')
ax.set_ylabel('Total Bill ($)')
# 显示图表
plt.show()
在这个例子中，plt.figure() 来自 Matplotlib，用于设置图形的尺寸，而 ax.set_title(), ax.set_xlabel(), 和 ax.set_ylabel() 用于添加和修改图表的标题和轴标签。
总之，Seaborn 和 Matplotlib 的结合使用提供了既简单又强大的数据可视化能力，使得用户可以轻松生成统计图表的同时，也能进行高度自定义和细节控制。