在Seaborn庫中，如果你想通過可視化的方式快速判斷多個連續(xù)型變量之間的相關(guān)性，最常用的方法是使用 `sns.pairplot()`。因此，正確答案是 **B: sns.pairplot()**。

### 專業(yè)分析：

1. **sns.pairplot()**:
- `sns.pairplot()` 是一個非常適合用于可視化多個變量之間關(guān)系的函數(shù)。它會為每一對變量繪制一個散點圖，并在對角線上繪制每個變量的分布（通常是直方圖）。
- 通過 `pairplot()`，你可以快速識別出哪些變量之間可能存在線性或非線性關(guān)系，因為它提供了一種直觀的方式來查看變量之間的相互關(guān)系。
- 這種方法特別適用于初步探索性數(shù)據(jù)分析（EDA），幫助識別可能需要進(jìn)一步分析的變量對。

2. **其他選項分析**:
- **sns.joinplot()**: 這個選項是錯誤的，因為 `sns.jointplot()` 是用于繪制兩個變量之間關(guān)系的圖表，比如散點圖、回歸圖等。它不適用于一次性顯示多個變量之間的關(guān)系。
- **sns.subplot()**: 這個選項也是錯誤的。`sns.subplot()` 并不是 Seaborn 的一個函數(shù)，而是 Matplotlib 中的一個函數(shù)，用于創(chuàng)建子圖。它不直接用于顯示變量之間的關(guān)系。
- **sns.grid()**: 這個選項同樣錯誤，因為 Seaborn 中并沒有 `sns.grid()` 函數(shù)?？赡苁侵?`FacetGrid`，但這用于條件關(guān)系的可視化，不適合直接查看變量間的相關(guān)性。

綜上所述，`sns.pairplot()` 是最適合用于可視化多個連續(xù)型變量之間關(guān)系的工具。它提供了一個全面的視圖，幫助識別可能的強相關(guān)性。