可视化库-seaborn-布局风格设置(第五天)

1. sns.set_style() 进行风格设置, sns.set() 进行设置的重置，

五种风格

# 1.darkgrid
# 2.whitegrid
# 3.dark
# 4.white
# 5 ticks

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义基本绘图函数
def sinplot(flip=1):
    x = np.linspace(0, 14, 100)
    for i in range(7):
        plt.plot(x, np.sin(x+i*0.5) * (7-i))

# 重置风格
sns.set()
sns.set_style('darkgrid')
sinplot()
plt.show()

2. 使用sns.boxplot 绘制盒图

data = np.random.normal(size=(20, 6)) + np.arange(6)
sns.boxplot(data=data)
plt.show()

3. sns.despine(left=True) 去除左边的框图

sns.set_style('ticks')
sinplot()
sns.despine(left=True)
plt.show()

4. 风格细节设置, sns.violinplot画小提琴图， despine(offset=10)表示距离坐标轴的位置

sns.violinplot(data=data)
sns.despine(offset=10)
plt.show()

5. sns.boxplot(pattle='deep')  pattle 设置颜色的风格，通过对sns.deepine() 对颜色的边框进行去除

6. 指定不同的风格， 使用 with sns.axes_style('dark')

with sns.axes_style('dark'):
    plt.subplot(211)
    sinplot()
plt.subplot(212)
sinplot(-1)
plt.show()

7. 指定画板的大小 sns.set_text() 指定风格大小

#1 paper
#2 talk
#3 poster
#4 notebook

sns.set_context('paper')
plt.figure(figsize=(8, 6))
sinplot()
plt.show()

8. 在sns.set_context的基础上, font_scale 指定里面字体大小，rc={'lines.linewidth':2.5} # 指定曲线的粗细

sns.set('notebook', font_scale=1.5, rc={'lines.linewidth':2.5})
sinplot()
plt.show()

 

转载于:https://www.cnblogs.com/my-love-is-python/p/10243596.html