海运 |款式和颜色

Seaborn 是Python中的一个统计绘图库。它有漂亮的默认样式。本文介绍了在 seaborn 中为不同类型的地块设置样式的方法。

Seaborn 人物样式

这会影响轴的颜色、默认情况下是否启用网格以及其他美学元素。

样式化主题的方式如下：

• 白色的
• 黑暗的
• 白格
• 暗格
• 蜱虫

将背景设置为白色：

在 countplot 的帮助下给定样式，并且数据集默认存在于 seaborn 中。 load_dataset()函数用于加载数据集。 set_style()函数用于绘图样式。

Python3

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
 
# load the tips dataset present by default in seaborn
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.set_style('white')
 
# make a countplot
sns.countplot(x ='sex', data = tips)

输出：

将背景设置为刻度：

将其设置为 set_style('ticks') 时，刻度会出现在绘图的两侧。调色板属性用于设置条的颜色。它有助于区分数据块。

Python3

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
  
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.set_style('ticks')
sns.countplot(x ='sex', data = tips, palette = 'deep')

输出：

将背景设置为暗网格：

在将其设置为 set_style('darkgrid') 时，Darkgrid 会出现在绘图的两侧。调色板属性用于设置条的颜色。它有助于区分数据块。

Python3

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
 
# load the tips dataset present by default in seaborn
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.set_style('darkgrid')
 
# make a countplot
sns.countplot(x ='sex', data = tips)

输出：

将背景设置为 Whitegrid：

Whitegrid 在将其设置为 set_style('whitegrid') 时出现在绘图的两侧。调色板属性用于设置条的颜色。它有助于区分数据块。

Python3

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
 
# load the tips dataset present by default in seaborn
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.set_style('whitegrid')
 
# make a countplot
sns.countplot(x ='sex', data = tips)

输出：

移除轴刺

despine()是一个函数，默认情况下从绘图的右侧和上部移除刺。 sns.despine(left = True) 有助于从左侧移除脊椎。

Python3

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
 
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.countplot(x ='sex', data = tips)
sns.despine()

输出

大小和方面

非网格图： figure() 是一个 matplotlib函数，用于绘制图形。 figsize 用于设置图形的大小。

Python3

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
 
tips = sns.load_dataset('tips')
plt.figure(figsize =(12, 3))
sns.countplot(x ='sex', data = tips)

输出：

网格类型图：此示例显示了小费与数据集中的 total_bill 的回归图。 lmplot 代表线性模型图，用于创建回归图。 x ='total_bill' 将 x 轴设置为 total_bill。 y='tip' 将 y 轴设置为小费。 size=2 用于绘图的大小（高度）。 aspect 用于设置保持宽度不变的宽度。

Python3

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
 
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.lmplot(x ='total_bill', y ='tip', size = 2, aspect = 4, data = tips)

输出：

规模和背景

set_context()允许我们覆盖默认参数。这会影响标签、线条和绘图的其他元素的大小，但不会影响整体风格。

上下文是：

• 海报
• 纸
• 笔记本
• 讲话

示例 1：使用海报。

Python3

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
 
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.set_context('poster', font_scale = 2)
sns.countplot(x ='sex', data = tips, palette ='coolwarm')

输出：

示例 2：使用纸张。

Python3

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
 
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.set_context('paper', font_scale = 2)
sns.countplot(x ='sex', data = tips, palette = 'coolwarm')

输出：

示例 3：使用笔记本。

Python3

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
 
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.set_context('notebook', font_scale = 2)
sns.countplot(x ='sex', data = tips, palette ='coolwarm')

输出：

示例 4：使用谈话。

Python3

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
 
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.set_context('talk', font_scale = 2)
sns.countplot(x ='sex', data = tips, palette ='coolwarm')

输出：