Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库，它可以用于创建多变量数据可视化。下面是一些在Seaborn中进行多变量数据可视化的常用方法：

散点图：使用Seaborn的scatterplot函数可以绘制两个变量之间的散点图。例如，sns.scatterplot(x='x_variable', y='y_variable', data=data)。

热力图：使用Seaborn的heatmap函数可以创建一个热力图，显示两个变量之间的相关性。例如，sns.heatmap(data.corr(), annot=True)。

线性回归：使用Seaborn的lmplot函数可以绘制带有线性回归拟合线的散点图。例如，sns.lmplot(x='x_variable', y='y_variable', data=data)。

成对关系图：使用Seaborn的pairplot函数可以创建一个成对关系图，显示数据集中所有变量之间的相关性。例如，sns.pairplot(data)。

箱线图：使用Seaborn的boxplot函数可以绘制一个箱线图，展示不同类别变量之间的分布情况。例如，sns.boxplot(x='category_variable', y='numeric_variable', data=data)。

这些是Seaborn中常用的多变量数据可视化方法，你可以根据自己的需求选择合适的方法来展示数据。