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Seaborn數(shù)據(jù)可視化(二)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了Seaborn數(shù)據(jù)可視化(二)。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請(qǐng)大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

目錄

1.Seaborn風(fēng)格設(shè)置

1.1 主題設(shè)置

1.2 軸線設(shè)置

?1.3?移除軸線

?1.4 使用字典傳遞函數(shù)

?2.設(shè)置繪圖元素比例

2.1 設(shè)置繪圖元素比例paper

2.2 設(shè)置繪圖元素比例poster

2.3 設(shè)置繪圖元素比例notebook


Seaborn將Matplotlib的參數(shù)劃分為兩個(gè)獨(dú)立的組合,第一組用于設(shè)置繪圖的外觀風(fēng)格,第二組用于將繪圖的各種元素按比例縮放。控制這些參數(shù)的接口主要有兩對(duì)方法:

  • 控制風(fēng)格:axes_style(),set_style();
  • 縮放繪圖:plotting_context(),set_context()。

1.Seaborn風(fēng)格設(shè)置

1.1 主題設(shè)置

set_style()用于設(shè)置主題,Seaborn有5個(gè)預(yù)設(shè)的主題,以下是這5個(gè)預(yù)設(shè)主題的簡(jiǎn)要介紹:

  • “darkgrid”:深色網(wǎng)格主題,具有灰色背景和暗色網(wǎng)格線,在繪制時(shí)可以提供良好的對(duì)比度和可讀性。

  • “whitegrid”:白色網(wǎng)格主題,類似于"darkgrid",但背景是白色的,適用于需要明亮背景的情況。

  • “dark”:深色背景主題,具有漆黑的背景和淺色文本,適用于在黑暗環(huán)境中查看圖形。

  • “white”:白色背景主題,與"dark"相反,具有白色背景和深色文本,適用于明亮的環(huán)境。

  • “ticks”:軸刻度線主題,具有刻度線和標(biāo)簽,適用于顯示軸上的刻度線和標(biāo)簽。

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sinplot(flip = 2):
    x = np.linspace(0,20, 50)
    for i in range(1,5):
        plt.plot(x, np.cos(x + i * 0.8) * (9 - 2*i) * flip)
sinplot()

sns.set_style("white") #設(shè)置主題 
sinplot()

結(jié)果圖:

Seaborn數(shù)據(jù)可視化(二),Python數(shù)據(jù)分析與可視化,jupyter,數(shù)據(jù)可視化,數(shù)據(jù)分析,python

1.2 軸線設(shè)置

sinplot()
sns.despine(offset = 20, trim = True)

?sns.despine()是seaborn庫(kù)中的一個(gè)函數(shù),用于移除繪圖中的軸線(spines)。該函數(shù)提供了一些參數(shù)來控制軸線的移除方式。其中,offset參數(shù)用于調(diào)整軸線和繪圖區(qū)域的距離,trim參數(shù)用于控制是否根據(jù)實(shí)際的數(shù)據(jù)范圍截取軸線。

結(jié)果圖:?

Seaborn數(shù)據(jù)可視化(二),Python數(shù)據(jù)分析與可視化,jupyter,數(shù)據(jù)可視化,數(shù)據(jù)分析,python

?1.3?移除軸線

sinplot()
sns.despine(left = True,bottom = True)

結(jié)果圖:

Seaborn數(shù)據(jù)可視化(二),Python數(shù)據(jù)分析與可視化,jupyter,數(shù)據(jù)可視化,數(shù)據(jù)分析,python

?1.4 使用字典傳遞函數(shù)

sns.set_style("darkgrid", {"axes.facecolor": ".9"})
sinplot()

結(jié)果圖:

Seaborn數(shù)據(jù)可視化(二),Python數(shù)據(jù)分析與可視化,jupyter,數(shù)據(jù)可視化,數(shù)據(jù)分析,python

?2.設(shè)置繪圖元素比例

2.1 設(shè)置繪圖元素比例paper

sns.set_context("paper")
sinplot()

結(jié)果圖:

Seaborn數(shù)據(jù)可視化(二),Python數(shù)據(jù)分析與可視化,jupyter,數(shù)據(jù)可視化,數(shù)據(jù)分析,python

2.2 設(shè)置繪圖元素比例poster

sns.set_context("poster")
sinplot()

結(jié)果圖:

Seaborn數(shù)據(jù)可視化(二),Python數(shù)據(jù)分析與可視化,jupyter,數(shù)據(jù)可視化,數(shù)據(jù)分析,python

2.3 設(shè)置繪圖元素比例notebook

sns.set_context("notebook", font_scale = 1.8, rc = {"lines.linewidth": 1.5})
sinplot()

結(jié)果圖:

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?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-660907.html


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