seaborn&matplotlib常用代码记录

导入库

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

Matplotlib

设定图像的宽和高

plt.figure(figsize=(width,height))

设定图像的标题

plt.title('Your title')

设定图像x,y坐标轴的标签

plt.xlabel("x label's name")

plt.ylabel("y label's name")

打印图像的说明

plt.legend()

Seaborn

Seaborn画曲线图(Line Charts)

sns.lineplot(data=your_data, label='Your label' )

Seaborn画柱状图(Bar Charts)

sns.barplot(x=your_data.index, y=your_data)

Seaborn画直方图（histogram)

sns.displot(a=data['column_name'] ，kde=False,label="label_name")

a= 选择我们想要打印出来的column
kde都等于True时会多生成KDE图
通过多条displot更改label可实现组数据同时显示

Seaborn画热度图（Heatmaps)

sns.heatmap(data=your_data, annot=True)

annot=True 这确保每个单元格的值显示在图表上。(如果不这样做，就会从每个单元格中删除数字!)

Seaborn画散点图

sns.scatterplot(x=x_data,y=y_data，hue=hue_data)

可输入hue_data使得散点根据hue_data的类别分出不同的类点（颜色也会不同）

Seaborn画簇状散点图

sns.swarmplot(x=x_data,y=y_data)

Seaborn画回归线图

sns.regplot(x=x_data,y=y_data)

同时画多条回归线

sns.lmplot(x='x_column_name',y='y_column_name',hue='hue_name',data=data)

kernel density estimate(KDE) plot

也可以大概理解为平滑的histogram

sns.kdeplot(data=data['column_name'],shade=Truelabel='label_name')

2D KDE plot

sns.jointplot(x=data['column_name'],y=data['column_name2'],kind='kde')

改变图像背景风格

sns.set_style("dark")

(1)“darkgrid”, (2)“whitegrid”, (3)“dark”, (4)“white”, and (5)“ticks”