用途：这是面向 seaborn（Python 统计可视化库）的技能，用于从 pandas DataFrame 直接生成出版级统计图形，适合数据探索、多变量分析与多面板图。
主要能力：支持关系类（scatterplot、lineplot、relplot）、分布类（histplot、kdeplot、ecdfplot、displot、jointplot、pairplot）、分类类（stripplot、swarmplot、boxplot、violinplot、barplot、pointplot、countplot、catplot）、回归类（regplot、lmplot、residplot）、矩阵类（heatmap、clustermap）以及 FacetGrid、PairGrid、JointGrid 等自定义网格。具备语义映射（hue、size、style）、内置统计聚合与置信区间、预设主题与调色板，并可结合 matplotlib 精细调整。
使用方式：把数据整理成长表（tidy，df.melt 可转换宽表），按变量类型选择图形类别，用 ax= 接入 matplotlib 布局，或用 col/row 分面；用 set_theme/set_context 设主题，savefig(dpi=300, bbox_inches='tight') 保存，出版物可选 PDF。示例目标版本 seaborn ≥ 0.13（0.13.2 已验证）。
限制与注意：0.13 中 palette= 需配合 hue=；误差条用 err_kws，不再用 errcolor/errwidth/scale/join。matplotlib 3.11 下 boxplot 会发出 vert 警告，matplotlib 3.13 将移除 vert，依赖 sns.boxplot 的环境建议固定 matplotlib<3.13。交互式图表、精确期刊排版、底层 artist 控制或完整 EDA 报告等场景不适合本技能。