seaborn 常用画图

python seaborn画图
以前觉得用markdown写图文混排的文字应该很麻烦，后来发现CSDN的markdown真是好用的。

在做分析时候，有时需要画几个图看看数据分布情况，但总记不住python的绘图函数。今天有空顺便整理下python的seaborn绘图函数库。
Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。

seaborns是针对统计绘图的，方便啊。

一般来说，seaborn能满足数据分析90%的绘图需求，够用了，如果需要复杂的自定义图形，还是要matplotlit。这里也只是对seaborn官网的绘图API简单翻译整理下，对很多参数使用方法都没有说到，如果需要精细绘图，还是需要参照其seaborn的文档的。

这里简要介绍常用的图形，常用的参数，其精美程度不足以当做报告绘图，算是做笔记吧。

1.几个概念
如果使用过R语言的ggplot2绘图包，对分组分面，统计绘图等概念应该很熟悉，这里也介绍下。

1.1.分组绘图
比如说需要在一张图上绘制两条曲线，分别是南方和北方的气温变化，分别用不同的颜色加以区分。在seaborn中用hue参数控制分组绘图。

1.2.分面绘图
其实就是在一张纸上划分不同的区域，比如2*2的子区域，在不同的子区域上绘制不同的图形，在matplotlib中就是 add_subplot(2,2,1)，在seaborn中用col参数控制，col的全称是columns，不是color，如果辅助col_wrap参数会更好些。后来发现，col可以控制columns的子图，那么row可以控制rows的子图排列。
如果需要分面绘图，应该使用seaborn的FacetGrid对象，seaborn的一般的绘图函数是没有分面这个参数的。

1.3.统计函数
分组绘图的时候，会对分组变量先要用统计函数，然后绘图，比如先计算变量的均值，然后绘制该均值的直方图。统计绘图参数是 estimator，很多情况下默认是numpy.mean。在ggplot2中就大量使用了这种方法。如果不适用统计绘图，就需要先用pandas进行groupby分组汇总，然后用seaborn绘图，多此一举了。

2.图形分类
在seaborn中图形大概分这么几类，因子变量绘图，数值变量绘图，两变量关系绘图，时间序列图，热力图，分面绘图等。

因子变量绘图

箱线图boxplot
小提琴图violinplot
散点图striplot
带分布的散点图swarmplot
直方图barplot
计数的直方图countplot
两变量关系图factorplot
回归图
回归图只要探讨两连续数值变量的变化趋势情况，绘制x-y的散点图和回归曲线。

线性回归图lmplot
线性回归图regplot
分布图
包括单变量核密度曲线，直方图，双变量多变量的联合直方图，和密度图

热力图

1. 热力图heatmap

聚类图

1. 聚类图clustermap

时间序列图

1. 时间序列图tsplot
2. 我的时序图plot_ts_d , plot_ts_m

分面绘图
1.分面绘图FacetGrid

3.因子变量绘图
3.1.boxplot箱线图
import seaborn as sns
sns.set_style(“whitegrid”)
tips = sns.load_dataset(“tips”)

绘制箱线图

ax = sns.boxplot(x=tips[“total_bill”])

竖着放的箱线图，也就是将x换成y

ax = sns.boxplot(y=tips[“total_bill”])
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分组绘制箱线图，分组因子是day，在x轴不同位置绘制

ax = sns.boxplot(x=“day”, y=“total_bill”, data=tips)
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分组箱线图，分子因子是smoker，不同的因子用不同颜色区分

相当于分组之后又分组

ax = sns.boxplot(x=“day”, y=“total_bill”, hue=“smoker”,
data=tips, palette=“Set3”)
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改变线宽，linewidth参数

ax = sns.boxplot(x=“day”, y=“total_bill”, hue=“time”,
data=tips, linewidth=2.5)

改变x轴顺序，order参数

ax = sns.boxplot(x=“time”, y=“tip”, data=tips,
order=[“Dinner”, “Lunch”])
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对dataframe的每个变量都绘制一个箱线图，水平放置

iris = sns.load_dataset(“iris”)
ax = sns.boxplot(data=iris, orient=“h”, palette=“Set2”)
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箱线图+有分布趋势的散点图–>的组合图

箱线图+有分布趋势的散点图

图形组合也就是两条绘图语句一起运行就可以了，相当于图形覆盖了

ax = sns.boxplot(x=“day”, y=“total_bill”, data=tips)
ax = sns.swarmplot(x=“day”, y=“total_bill”, data=tips, color=".25")
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3.2.violinplot小提琴图
小提琴图其实是箱线图与核密度图的结合，箱线图展示了分位数的位置，小提琴图则展示了任意位置的密度，通过小提琴图可以知道哪些位置的密度较高。在图中，白点是中位数，黑色盒型的范围是下四分位点到上四分位点，细黑线表示须。外部形状即为核密度估计（在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一）。

import seaborn as sns
sns.set_style(“whitegrid”)
tips = sns.load_dataset(“tips”)

绘制小提琴图

ax = sns.violinplot(x=tips[“total_bill”])
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分组的小提琴图，同上面的箱线图一样通过X轴分组

ax = sns.violinplot(x=“day”, y=“total_bill”, data=tips)
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通过hue分组的小提琴图，相当于分组之后又分组

ax = sns.violinplot(x=“day”, y=“total_bill”, hue=“smoker”,
data=tips, palette=“muted”)
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分组组合的小提琴图，其实就是hue分组后，各取一半组成一个小提琴图

ax = sns.violinplot(x=“day”, y=“total_bill”, hue=“smoker”,
data=tips, palette=“muted”, split=True)
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调整x轴顺序，同样通过order参数

ax = sns.violinplot(x=“time”, y=“tip”, data=tips,
order=[“Dinner”, “Lunch”])
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其他的样式不常用，就不贴上来了。

3.3.stripplot散点图
需要注意的是，seaborn中有两个散点图，一个是普通的散点图，另一个是可以看出分布密度的散点图。下面把它们花在一起就明白了。

普通的散点图

ax1 = sns.stripplot(x=tips[“total_bill”])

带分布密度的散点图

ax2 = sns.swarmplot(x=tips[“total_bill”])
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分组的散点图

ax = sns.stripplot(x=“day”, y=“total_bill”, data=tips)
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添加抖动项的散点图，jitter可以是0.1,0.2…这样的小数，表示抖动的程度大小

ax = sns.stripplot(x=“day”, y=“total_bill”, data=tips, jitter=True)
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是不是想横着放呢，很简单的，x-y顺序换一下就好了

ax = sns.stripplot(x=“total_bill”, y=“day”, data=tips,jitter=True)
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重点来了，分组绘制，而且是分组后分开绘制，在柱状图中，跟分组柱状图类似的。

通过 hue, split 参数控制

1.分组

ax = sns.stripplot(x=“sex”, y=“total_bill”, hue=“day”,
data=tips, jitter=True)

2.分开绘制

ax = sns.stripplot(x=“day”, y=“total_bill”, hue=“smoker”,
data=tips, jitter=True,palette=“Set2”, split=True)
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这里写图片描述
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散点图+小提起图

两条命令一起运行就行了

ax = sns.violinplot(x=“day”, y=“total_bill”, data=tips,inner=None, color=".8")
ax = sns.stripplot(x=“day”, y=“total_bill”, data=tips,jitter=True)
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3.4.swarmplot带分布的散点图
swarmplt的参数和用法和stripplot的用法是一样的，只是表现形式不一样而已。

import seaborn as sns
sns.set_style(“whitegrid”)
tips = sns.load_dataset(“tips”)
ax = sns.swarmplot(x=tips[“total_bill”])
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分组的散点图

ax = sns.swarmplot(x=“day”, y=“total_bill”, data=tips)
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箱线图+散点图

whis 参数设定是否显示箱线图的离群点，whis=np.inf 表示不显示

ax = sns.boxplot(x=“tip”, y=“day”, data=tips, whis=np.inf)
ax = sns.swarmplot(x=“tip”, y=“day”, data=tips)
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小提琴图+散点图

ax = sns.violinplot(x=“day”, y=“total_bill”, data=tips, inner=None)
ax = sns.swarmplot(x=“day”, y=“total_bill”, data=tips,
color=“white”, edgecolor=“gray”)
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3.5.pointplot
Show point estimates and confidence intervals using scatter plot glyphs.
使用散点图符号显示点估计和置信区间。

这个我不知道在什么地方用到，不太明白。就先写这个了。

3.6.barplot直方图
我不喜欢显示直方图上面的置信度线，难看，所以下面的图形我都设置ci=0.(Size of confidence intervals to draw around estimated values)

直方图的统计函数，绘制的是变量的均值 estimator=np.mean

注意看看Y轴，看到没，统计函数默认是 mean，

import seaborn as sns
sns.set_style(“whitegrid”)
tips = sns.load_dataset(“tips”)
ax = sns.barplot(x=“day”, y=“total_bill”, data=tips,ci=0)
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分组的柱状图

ax = sns.barplot(x=“day”, y=“total_bill”, hue=“sex”, data=tips,ci=0)
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绘制变量中位数的直方图，estimator指定统计函数

from numpy import median
ax = sns.barplot(x=“day”, y=“tip”, data=tips,
estimator=median, ci=0)
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改变主题颜色

palette=“Blues_d”

ax = sns.barplot(“size”, y=“total_bill”, data=tips,
palette=“Blues_d”)
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3.7.countplot计数统计图
这个很重要，对因子变量计数，然后绘制条形图

import seaborn as sns
sns.set(style=“darkgrid”)
titanic = sns.load_dataset(“titanic”)
ax = sns.countplot(x=“class”, data=titanic)
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分组绘图

ax = sns.countplot(x=“class”, hue=“who”, data=titanic)

如果是横着放，x用y替代

ax = sns.countplot(y=“class”, hue=“who”, data=titanic)
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3.8.factorplot
这是一类重要的变量联合绘图。
绘制 因子变量-数值变量 的分布情况图。

用小提琴图 反应 time-pulse 两变量的分布情形

import seaborn as sns
sns.set(style=“ticks”)
exercise = sns.load_dataset(“exercise”)
g = sns.factorplot(x=“time”, y=“pulse”, hue=“kind”,
data=exercise, kind=“violin”)
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不同的deck（因子）绘制不同的alive（数值），col为分子图绘制，col_wrap每行画4个子图

titanic = sns.load_dataset(“titanic”)
g = sns.factorplot(x=“alive”, col=“deck”, col_wrap=4,
data=titanic[titanic.deck.notnull()],
kind=“count”, size=2.5, aspect=.8)
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4.回归图
回归图有两个，我暂时没有看出他们有什么区别，从函数说明来看看吧。
lmplot： Plot data and regression model fits across a FacetGrid.
regplot：Plot data and a linear regression model fit.

4.1.回归图lmplot

线性回归图

import seaborn as sns; sns.set(color_codes=True)
tips = sns.load_dataset(“tips”)
g = sns.lmplot(x=“total_bill”, y=“tip”, data=tips)
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分组的线性回归图，通过hue参数控制

g = sns.lmplot(x=“total_bill”, y=“tip”, hue=“smoker”, data=tips)
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分组绘图，不同的组用不同的形状标记

g = sns.lmplot(x=“total_bill”, y=“tip”, hue=“smoker”,
data=tips,markers=[“o”, “x”])
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不仅分组，还分开不同的子图绘制，用col参数控制

g = sns.lmplot(x=“total_bill”, y=“tip”, col=“smoker”, data=tips)
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col+hue 双分组参数，既分组，又分子图绘制，jitter控制散点抖动程度

g = sns.lmplot(x=“size”, y=“total_bill”, hue=“day”,
col=“day”,data=tips, aspect=.4, x_jitter=.1)
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分组绘制，控制size尺寸

g = sns.lmplot(x=“total_bill”, y=“tip”, col=“day”, hue=“day”,
data=tips, col_wrap=2, size=3)
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既然col可以控制分组子图的，那么row也是可以控制分组子图的

g = sns.lmplot(x=“total_bill”, y=“tip”, row=“sex”,
col=“time”, data=tips, size=3)
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4.2.回归图regplot
Plot the relationship between two variables in a DataFrame:

import seaborn as sns; sns.set(color_codes=True)
tips = sns.load_dataset(“tips”)
ax = sns.regplot(x=“total_bill”, y=“tip”, data=tips)
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控制散点的形状和颜色

import numpy as np; np.random.seed(8)
mean, cov = [4, 6], [(1.5, .7), (.7, 1)]
x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 80).T
ax = sns.regplot(x=x, y=y, color=“g”, marker="+")
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控制回归的置信度，你会看到拟合直线的外面的面积的有变化的

ax = sns.regplot(x=x, y=y, ci=68)
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上面的都是拟合一次曲线，拟合二次曲线通过order=2设置，

拟合一次曲线相当于 order=1

ans = sns.load_dataset(“anscombe”)
ax = sns.regplot(x=“x”, y=“y”, data=ans.loc[ans.dataset == “II”],
scatter_kws={“s”: 80},order=2, ci=None, truncate=True)
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5.数值分布绘图
5.1.直方图histplot
直方图hist=True，核密度曲线rug=True

绘制数值变量的密度分布图

默认既绘制核密度曲线，也绘制直方图

import seaborn as sns, numpy as np
sns.set(rc={“figure.figsize”: (8, 4)}); np.random.seed(0)
x = np.random.randn(100)
ax = sns.distplot(x)
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只绘制核密度曲线，不绘制直返图

ax = sns.distplot(x, rug=True, hist=False)
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横着放

ax = sns.distplot(x, vertical=True)
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5.2.核密度图kdeplot

绘制核密度图

import numpy as np; np.random.seed(10)
import seaborn as sns; sns.set(color_codes=True)
mean, cov = [0, 2], [(1, .5), (.5, 1)]
x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, size=50).T
ax = sns.kdeplot(x)
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shade参数决定是否填充曲线下面积

ax = sns.kdeplot(x, shade=True, color=“r”)
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双变量密度图，相当于等高线图了

shade 参数改用颜色深浅表示密度的大小，不过不用，就真的是等高线了

ax = sns.kdeplot(x, y, shade=True)
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分组绘制双变量的核密度图

相当于绘制两个核密度图，通过图可以看到密度中心

类似于挖掘算法中聚类中心绘图

iris = sns.load_dataset(“iris”)
setosa = iris.loc[iris.species == “setosa”] # 组1
virginica = iris.loc[iris.species == “virginica”] # 组2

ax = sns.kdeplot(setosa.sepal_width, setosa.sepal_length,
cmap=“Reds”, shade=True, shade_lowest=False)

ax = sns.kdeplot(virginica.sepal_width, virginica.sepal_length,
cmap=“Blues”, shade=True, shade_lowest=False)
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5.3.双变量关系图jointplot
joint，顾名思义，就是联合呀。
Draw a plot of two variables with bivariate and univariate graphs.

kind参数可以使用不同的图形反应两变量的关系，比如点图，线图，核密度图。

默认绘制双变量的散点图，计算两个变量的直方图，计算两个变量的相关系数和置信度

import numpy as np, pandas as pd; np.random.seed(0)
import seaborn as sns; sns.set(style=“white”, color_codes=True)
tips = sns.load_dataset(“tips”)
g = sns.jointplot(x=“total_bill”, y=“tip”, data=tips)
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通过kind参数，除了绘制散点图，还要绘制拟合的直线，拟合的核密度图

g = sns.jointplot(“total_bill”, “tip”, data=tips, kind=“reg”)
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使用六角形代替点图图

g = sns.jointplot(“total_bill”, “tip”, data=tips, kind=“hex”)
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绘制核密度图

iris = sns.load_dataset(“iris”)
g = sns.jointplot(“sepal_width”, “petal_length”, data=iris,
kind=“kde”, space=0, color=“g”)
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控制图形的大小和颜色

g = sns.jointplot(“total_bill”, “tip”, data=tips,
size=5, ratio=3, color=“g”)
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5.4.变量关系组图pairplot
就是绘制dataframe中各个变量两两之间的关系图。
在变量关系图中，最常见的就是 x-y的线图，x-y的散点图，x-y的回归图。其实这三者都可以通过lmplot绘制，只是控制不同的参数而已。x-y的线图，其实就是时间序列图，这里就不说了。
这里又说一遍散点图，是为了和前面的因子变量散点图相区分，前面的因子变量散点图，讲的是不同因子水平的值绘制的散点图，而这里是两个数值变量值散点图关系。为什么要用lmplot呢，说白了就是，先将这些散点画出来，然后在根据散点的分布情况拟合出一条直线。但是用lmplot总觉得不好，没有用scatter来得合适。

x-y 的散点图，不画回归线，fit_reg=False

tips = sns.load_dataset(“tips”)
g = sns.lmplot(x=“total_bill”, y=“tip”, data=tips,
fit_reg=False,hue=‘smoker’,scatter=True)

只画回归线，不画散点图，scatter=False

g = sns.lmplot(x=“total_bill”, y=“tip”, data=tips,
fit_reg=True,hue=‘smoker’,scatter=False)
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import seaborn as sns; sns.set(style=“ticks”, color_codes=True)
iris = sns.load_dataset(“iris”)
g = sns.pairplot(iris)
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分组的变量关系图，似乎很厉害啊

g = sns.pairplot(iris, hue=“species”)
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hue 分组后，不同的组用不同的形状标记

g = sns.pairplot(iris, hue=“species”, markers=[“o”, “s”, “D”])
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当然也可以只取dataframe中的一部分变量绘图

g = sns.pairplot(iris, vars=[“sepal_width”, “sepal_length”])
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对角线默认绘制直方图，当然也可以绘制核密度图

g = sns.pairplot(iris, diag_kind=“kde”)

相应的，两变量关系图，也可以绘制线性回归图

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这里写图片描述

6.热力图
6.1.热力图heatmap
import numpy as np; np.random.seed(0)
import seaborn as sns; sns.set()
uniform_data = np.random.rand(10, 12)
ax = sns.heatmap(uniform_data)
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改变颜色映射的值范围

ax = sns.heatmap(uniform_data, vmin=0, vmax=1)
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Plot a dataframe with meaningful row and column labels:

绘制x-y-z的热力图，比如 年-月-销量 的热力图

flights = sns.load_dataset(“flights”)
flights = flights.pivot(“month”, “year”, “passengers”)
ax = sns.heatmap(flights)
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绘制热力图，还要将数值写到热力图上

ax = sns.heatmap(flights, annot=True, fmt=“d”)
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这个图在绘制缺失值分布有用，但是不知道怎么样。

Plot every other column label and don’t plot row labels

data = np.random.randn(50, 20)
ax = sns.heatmap(data, xticklabels=2, yticklabels=False)
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7.聚类图clustermap
暂时不知道怎么用，先这样吧。

8.时间序列图
tsplot函数说是绘制时间序列图，还不如说是绘制简单的线图更加合适吧，因为我在绘制带timestap时间索引的pandas.Series时，并没有自动升采样绘图，只是数据有有什么数据就画什么，这在时间序列上应该是不对的。

因为我遇到这样一种情况，一个产品只在上半年卖，从数据库中取出数据只有每年上半年的数据，下半年没有数据也应该填充为0才对啊，但是seaborn的tsplot没有这个功能。

下面先介绍tsplot绘制线图吧，传入一个list或者series，直接绘制线图。

8.1.tsplot时序图

Plot a trace with translucent confidence bands:

绘制带有半透明置信带的轨迹：

data是多组list的组合，这时候应该绘制多条曲线才对啊，其实不是的，是多组list的均值的序列图（默认）

import numpy as np; np.random.seed(22)
import seaborn as sns; sns.set(color_codes=True)
x = np.linspace(0, 15, 31)
data = np.sin(x) + np.random.rand(10, 31) + np.random.randn(10, 1)
ax = sns.tsplot(data=data)
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tsplot的参数不太懂，直接上图吧

gammas = sns.load_dataset(“gammas”)
ax = sns.tsplot(time=“timepoint”, value=“BOLD signal”,
unit=“subject”, condition=“ROI”, data=gammas)
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绘制不同的置信度拟合图，这个好用

ax = sns.tsplot(data=data, ci=[68, 95], color=“m”)
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使用不同的统计函数，默认的是均值，这里是中位数

ax = sns.tsplot(data=data, estimator=np.median)
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8.2.panda线图
pandas的dataframe本身也有绘图函数，对于常见的分析图形还是很方便的，而且可以在plot函数中指定title等

sale4.loc[sale4[‘sku’]==‘SKU412946’,[‘month’,‘salecount’]]
.plot(x=‘month’,y=‘salecount’,title=‘SKU412946’)
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这里写图片描述

8.3.采样的时序图
这里重点讲一下。如果时序中每天的数据都有还好说，如果没有，就需要采样了。

def plot_ts_day(x,y):
“”“绘制每天的时间序列图。
需要注意的是，序列是不是连续的，也就是说某天的数据是没有的,因此需要采样至每天都有记录，原来数据没有的就填充0
x:时间轴，string或者time类型,是一个seires
y:值
“””
# x转成时间类型Timestamp，y也转成list
x=[pd.to_datetime(str(i)) for i in x]
y=[i for i in y]
s=pd.Series(y,index=x)
s = s.resample(rule=‘D’,fill_method=‘ffill’) # 生采样没有的会被填充
# 原来没有的就填充为0
s[s.index]=0
s[x]=y
# 重建索引，画出来的图好看点
x2 = [i.strftime(’%Y-%m-%d’) for i in s.index]
s.index = x2
# 画图，这里使用series的plot函数，而不是seaborn.tsplot函数
s.plot()
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def plot_ts_month(x,y):
“”“绘制月的时间序列图，每月一个数据点，而不是每天一个”""
# 将x转成时间类型timestamp,y也转成list
try:
x = [pd.to_datetime(str(i)) for i in x]
except:
x=[pd.to_datetime(str(i)+‘01’) for i in x]
y=[i for i in y]
#
s=pd.Series(y,index=x)
# 降采样至月
s = s.resample(‘M’, label=‘right’).sum().fillna(0)
# 重建索引，这样画出来的图好看点
s.index=[i.strftime(’%Y%m’) for i in s.index]
s.plot()
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8.4.pandas分组的线图
说实话，到现在还没搞懂怎么用sns.tsplot绘制分组线图，但是任务紧急，就用pandas的dataframe自带方法plot来绘图了，其实也挺简单的。
主要注意的是，尽量给dataframe或者series建立时间索引，不然x轴很难看的。

绘制月销量图

数据如下

year month2 salecount

2014 1 531

2014 2 505

建立索引，‘201601’

data.index = data[‘year’].map(str)+data[‘month2’].map(lambda x: str(x) if x>=10 else ‘0’+str(x))

绘图，其实也就是和8.3的方法一致了

data[‘salecount’].plot()
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分组的线图，比如seaborn中的hue参数，方法是，先将dataframe长表格式转成宽表格式（透视表），每列是不同的年。

分组的线图

转成透视表后，绘图

data.pivot(index=‘month2’,columns=‘year’,values=‘salecount’).plot(title=‘销量’)

当数据很大的时候，你想绘制分组的统计图，比如将不同产品，相同的年月的销量进行加或者均值后在绘制线图

使用 aggfunc 参数即可，默认是mean

data.pivot_table(index=‘month2’,columns=‘year’,values=‘salecount’,aggfunc=‘sum’)
.plot(title=‘销量’,style=‘o-’)
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图形格式选项

图形参数

style

图形的属性

1.color:颜色

1.1 r：红色

1.2 b：蓝色

1.3 g：绿色

1.3 y：黄色

2.数据标记markder

2.1 o：圆圈

2.2 .：圆点

2.2 d：棱形

3.线型linestyle

3.1 没有参数的话就是默认画点图

3.2 --：虚线

3.3 -：实线

4.透明度

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5.大小

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绘 “点-线” 图

data.pivot(index=‘month2’,columns=‘year’,values=‘salecount’)
.plot(title=‘销量’,style=’-o’)
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9.双坐标轴图
有没有遇到这样一种情况，需要将销量和趋势图和温度的变化图同时画在一幅图上，以便观察两者的趋势变化情况，但是因两者是数值差距很大，如果共用同一Y轴，温度曲线就基本看不到了。还是上图上代码吧。

import seaborn as sns
sale=pd.Series(np.random.random(10)*100).map(int)
tmperature=pd.Series(np.random.random(10)*10).map(int)

ax=plt.subplot(111)
sale.plot(ax=ax,color=‘b’)
ax.set_xlabel(‘time’)
ax.set_ylabel(‘sale’)

重点来了，twinx 或者 twiny 函数

ax2 = ax.twinx()
tmperature.plot(ax=ax2,color=‘r’)
ax2.set_ylabel(‘tmperature’)
plt.title(‘double series figure’)
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9.一些技巧
9.1 批量保存图片
如果只有一张图片，这没什么好说的，但是如果要对每个维度绘图，然后保存图片呢。

fig = plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111)
sub_data[years].plot(ax=ax, style=‘o-’,title=’%s 月销量趋势图’%lev3)
file = r’E:\服装预测\销量趋势-%s.jpg’ %lev3
savefig(file)
time.sleep(0.5) # 注意这里要暂停一下，不然会出问题的
plt.close() # 最后记得关闭句柄
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9.2 显示中文问题
import seaborn as sns
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import savefig

mpl.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’] # 指定默认字体
mpl.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False # 解决保存图像是负号’-'显示为方块的问题
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10.分段统计绘图
遇到这样一种情况，如下的数据格式，现在platform不是重点，需要对diff_date字段分段汇总然后绘图。

platform age cnt

2 0 22

2 0 40

4 0.1 47

5 0.1 48

3 0.1 51

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这里借用panas.cut函数，因为是绘图看趋势，不需要精确得到每个分段的分割点。

cut函数有两种使用方法，如果bins=10这样的数值，则将series切成等间隔的10段，如果bins=[0,5,20,55…]这样的一个列表，则根据列表规则切分。

先用pd.cut分段，并取出分段数值

通过 precision 控制小数的位数

data[‘cut_point’]=pd.cut(data[‘age’],
bins=[0,3,5.9,8.9,11.9,14.8,17.8,20.8,23.8,26.7,29.7], # 分割点
labels=[‘0-3’,‘3-5.9’,…] # 区间命名
right=True, # 区间默认是坐开右闭
precision=1)

用sns画图，可以直接汇总每个分段的数量后绘图，而不需要groupby汇总

相当于回到前面，用barplot绘图

sns.barplot(x=‘cut_point’,y=‘cnt’, data=data, estimator=np.sum, ci=0)
plt.xlabel(‘这是横坐标名称’)
plt.ylabel(‘这是纵坐标名称’)
plt.title(‘这是图标标题’)
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11.分面子图绘图
11.1
接下来好好说说这个比较难的，在10中我们分区间绘图，但是我们没有考虑platform这个因子变量啊，如果我们要考虑这个因子变量，就需要分面了，比如不同的platform画一个子图。

和上面的一样，先分组取出分割点

用pd.cut分段，并取出分段数值，通过 precision 控制小数的位数

data[‘bins’]=pd.cut(data[‘age’], bins=10,precision=1)

取出分割点，因为cut后得到的是 ‘(2.99, 5.97]’ 这样的字符串

data[‘cut_point’]=data[‘bins’].apply(lambda x: eval(x.replace(’]’,’)’))[1])

下面重点来了，用FacetGrid进行子图绘制

g=sns.FacetGrid(data=data,col=‘platform’,col_wrap=3,size=5) # 这里相当于groupby
g=g=g.map(sns.barplot,‘cut_point’,‘cnt’,ci=0, estimator=np.sum)

很奇怪的是，如果写

g=g.map(sns.barplot,x=‘cut_point’,y=‘cnt’,ci=0, estimator=np.sum)就报错。

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11.2
自定义子图绘制

def my_barplot(x,y,**kwargs):
“”"
自定义函数的时候，没有显示传入dataframe，但是会自动获取，很神奇吧。
x,y是dataframe的列名
“”"
ax = plt.gca() # 这个是重点，获取对应的ax子图句柄
data[‘bins’]=pd.cut(data[‘age’], bins=10,precision=1)
data[‘cutpoint’]=data[‘bins’].apply(lambda x: eval(x.replace(’]’, ‘)’))[1])
sns.barplot(x=‘cutpoint’, y=‘cnt’,data=data, estimator=np.sum, ci=0, ax=ax)

g = sns.FacetGrid(data=data, col=‘platform’,col_wrap=3,
size=5,sharex=False)
g = g.map(my_barplot,‘age’,‘cnt’)
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12.颜色主题
主题
在换了win10后发现seaborn的画出来的图很难看，基本上就是matplotlib的样子。想来肯定是主题和颜色样式没有设置好。今天看了下文档，补充下主题的设置。
seaborn的默认主题就是最好看的，如下：

import seaborn as sns
sns.set() # 恢复默认主题，在win10中开始的时候要执行一次。
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还有其他几个主题，包括：

sns.set_style(“whitegrid”) # 白色网格背景
sns.set_style(“darkgrid”) # 灰色网格背景
sns.set_style(“dark”) # 灰色背景
sns.set_style(“white”) # 白色背景
sns.set_style(“ticks”) # 四周加边框和刻度
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下面来几张图，发现就默认主题和白色网格背景是比较好看。
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颜色
颜色一般来说用默认的颜色就好了，而且也比较好看，如果非要设置颜色，可以通过sns.set_palette(“husl”)设置。
常用的其他颜色模式还有：

sns.set_palette(“muted”) # 常用
sns.set_palette(“RdBu”)
sns.set_palette(“Blues_d”)
sns.set_palette(“Set1”)
sns.set_palette(“RdBu”)
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效果如下图：
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13.后话
这里只是简单说说seaborn常用的绘图函数而已，看seaborn官网上面有很多好看的图形样例，而这里的函数画出来的哪里有官网的好看啊。
而且这里也没有说到具体的布局控制，颜色主题等，要想绘制精美的图形，还需要学习具体的参数设定啊。

不过这里提到的这些简要图形，对于普通的分析快速绘图足够用了