18-12-7-可视化库Seaborn学习笔记(一:Style)

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安装:pip install seaborn

代码:

5种主题风格

主题风格使用:

sns.boxplot(data )

用despine()删除图表边框:

sns.violinplot(数据)

画子图

sns.set_context(“纸”)


  1. 安装:pip install seaborn

  2. 代码:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
# %matplotlib inline

def sinplot(flip=1):
    x = np.linspace(0, 14, 100)
    for i in range(1, 7):
        plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7 - i) * flip)

sinplot()

sns.set()
sinplot()

5种主题风格

  • darkgrid-深红
  • whitegrid-白金
  • dark
  • white
  • ticks

主题风格使用:

sns.set_style("whitegrid")
sinplot()

sns.boxplot(data )

sns.set_style("ticks")
data = np.random.normal(size=(20, 6)) + np.arange(6) / 2
sns.boxplot(data=data)
其中:
data = 
[[-0.94195027  1.44870967  0.46634394  2.31950556  1.28164177  2.23166763]
 [-1.42569844  1.26202434  0.36867356  2.61809288  1.84887242  3.62734384]
 [ 0.29016515  1.7174145   0.34442658  1.40382427  1.04916117  3.52742832]
 [-0.92631783  0.26799419  1.15770759 -0.00877127  3.27188841  3.07369347]
    ........]

随机数生成补充:

用despine()删除图表边框:

sinplot()
sns.despine()

sns.violinplot(数据)

data = np.random.normal(size=(20, 6)) + np.arange(6) / 2
print(data)
sns.violinplot(data)
sns.despine(offset=10)    # offset指定图离轴线距离

画子图

with sns.axes_style("darkgrid"):
    plt.subplot(211)
    sinplot()
plt.subplot(212)
sinplot(-1)

sns.set_context(“纸”)

sns.set_context("paper", font_scale=1.5, rc={"lines.linewidth": 2.5})
'''可设置set_context参数(paper<talk<poster<?notebook)调整大小'''
plt.figure(figsize=(8, 6))
sinplot()

注:本学习笔记来自《唐宇迪python数据分析与机器学习实战》

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