seaborn画风和主题风格

本文中的主要知识点：

seaborn画风的使用
怎么隐藏刻度线
多个子图怎么使用不同的风格
刻度轴上的数值大小和线条粗细设置

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import seaborn as sns   # seaborn是对matplotlib的基础上进行了封装
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

默认画风

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def sinplot(flip=1):
    x = np.linspace(0, 14, 100)
    for i in range(1,7):
        plt.plot(x, np.sin(x   i * .5)* (7 - i)* flip)

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sinplot()  # 默认画风

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sns.set()
sinplot()

5种主题风格

darkgrid
whitegrid
dark
white
ticks

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sns.set_style("whitegrid")   # 风格常用
data = np.random.normal(size=(20, 6))   np.arange(6) / 2
sns.boxplot(data=data)

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<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x19234fef048>

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sns.set_style('dark')   # 去掉默认的格子和刻度线
sinplot()

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sns.set_style('white')  # 背景变成白色
sinplot()

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sns.set_style('ticks')    # 横纵坐标轴加上刻度 
sinplot()

despine参数使用

用于隐藏某个刻度轴

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Signature:
sns.despine(
    fig=None,
    ax=None,
    top=True,
    right=True,
    left=False,
    bottom=False,
    offset=None,
    trim=False,
)
Docstring:
Remove the top and right spines from plot(s).

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sinplot()
sns.despine()  # 只保留XY轴上的刻度

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sns.violinplot(data)
sns.despine(offset=10)   # 图形与刻度轴的距离

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sns.violinplot(data)
sns.despine(offset=60)

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sns.set_style("whitegrid")
sns.boxplot(data=data, palette="deep")
sns.despine(left=True)   # 隐藏左边的轴

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sns.set_style("whitegrid")
sns.boxplot(data=data, palette="deep")
sns.despine(bottom=True)

子图相关

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# 每个子图的风格不同

with sns.axes_style("darkgrid"):  # with语句中是指定的风格
    plt.subplot(211)
    sinplot()  # 调用函数
    
plt.subplot(212)   # 不在with里面是另一种风格
sinplot(-1)

布局设置

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sns.set()

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

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sns.set_context("talk")   # 线更粗 刻度值更大了点
plt.figure(figsize=(8,6))
sinplot()

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sns.set_context("poster")   # 线更粗 刻度值更大了点
plt.figure(figsize=(8,6))
sinplot()

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sns.set_context("notebook", 
                font_scale=1.5,  # 刻度值大小 
                rc={"lines.linewidth":2.5}  # 线条粗细
               )
sinplot()

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sns.set_context("notebook", 
                font_scale=2.5,  # 刻度值大小 
                rc={"lines.linewidth":4}  # 线条粗细
               )
sinplot()

seaborn 布局

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