Statistical visualization with pandas integration. Use for quick exploration of distributions, relationships, and categorical comparisons with attractive defaults. Best for box plots, violin plots, pair plots, heatmaps. Built on matplotlib. For interactive plots use plotly; for publication styling use scientific-visualization.
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seaborn 是 ChatHome Skills 收录的 技能 条目，来源为 GitHub Skill Search，质量分 58/100。 # Seaborn Statistical Visualization ## Overview Seaborn is a Python visualization library for creating publication-quality statistical graphics. Use this skill. 作为 agent 技能，它把一组可复用的任务指令打包成 Codex 和 Claude Code 等 AI 编程 agent 可直接加载的格式，无需为该任务手写胶水代码。 该条目由 ChatHome Skills 的每日抓取从官方 registry 和 GitHub 发现查询中收录，每次运行都会重新核验仓库事实、新鲜度信号和安装元数据。 质量分综合了官方 registry 收录情况、可用安装命令、许可证完整性、仓库活跃度和 GitHub star 趋势，完整算法说明见来源页。安装命令已列于上方，可直接复制使用。 在将 seaborn 加入生产 agent 工作流前，请核对上方的最近更新日期和仓库状态——下方事实快照是最近一次抓取的时点值。
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# Seaborn Statistical Visualization ## Overview Seaborn is a Python visualization library for creating publication-quality statistical graphics. Use this skill for dataset-oriented
Repository-grounded threat modeling that enumerates trust boundaries, assets, attacker capabilities, abuse paths, and mitigations, and writes a concise Markdown threat model. Trigger only when the user explicitly asks to threat model a codebase or path, enumerate threats/abuse paths, or perform AppSec threat modeling. Do not trigger for general architecture summaries, code review, or non-security design work.