Seaborn是一個基于matplotlib的Python數據可視化庫，它可以用于創建多變量數據可視化。下面是一些在Seaborn中進行多變量數據可視化的常用方法：
散點圖：使用Seaborn的scatterplot函數可以繪制兩個變量之間的散點圖。例如，sns.scatterplot(x='x_variable', y='y_variable', data=data)。
熱力圖：使用Seaborn的heatmap函數可以創建一個熱力圖，顯示兩個變量之間的相關性。例如，sns.heatmap(data.corr(), annot=True)。
線性回歸：使用Seaborn的lmplot函數可以繪制帶有線性回歸擬合線的散點圖。例如，sns.lmplot(x='x_variable', y='y_variable', data=data)。
成對關系圖：使用Seaborn的pairplot函數可以創建一個成對關系圖，顯示數據集中所有變量之間的相關性。例如，sns.pairplot(data)。
箱線圖：使用Seaborn的boxplot函數可以繪制一個箱線圖，展示不同類別變量之間的分布情況。例如，sns.boxplot(x='category_variable', y='numeric_variable', data=data)。
這些是Seaborn中常用的多變量數據可視化方法，你可以根據自己的需求選擇合適的方法來展示數據。
