Seaborn是一個基于matplotlib的Python可視化庫，它提供了許多函數(shù)和方法來支持分類數(shù)據(jù)的可視化。一些常用的函數(shù)和方法包括：
sns.catplot()：這個函數(shù)可以用來繪制分類數(shù)據(jù)的圖表，比如條形圖、箱線圖、散點圖等。它可以根據(jù)指定的x和y軸上的分類變量來繪制對應(yīng)的圖表。
sns.countplot()：這個函數(shù)可以用來繪制分類變量的計數(shù)圖，它可以展示每個分類變量的頻數(shù)。
sns.boxplot()：這個函數(shù)可以用來繪制箱線圖，展示不同分類變量的分布情況。
sns.barplot()：這個函數(shù)可以用來繪制條形圖，展示不同分類變量的平均值或總數(shù)。
sns.violinplot()：這個函數(shù)可以用來繪制小提琴圖，展示不同分類變量的分布情況和密度估計。
通過使用這些函數(shù)和方法，可以方便地對分類數(shù)據(jù)進行可視化分析，從而更好地理解數(shù)據(jù)的特征和關(guān)系。
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