seaborn教程1——风格选择

 

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Seaborn学习大纲

seaborn的学习内容主要包含如下几个部分：

1. 风格管理

   • 绘图风格设置
   • 颜色风格设置

2. 绘图方法

   • 数据集的分布可视化
   • 分类数据可视化
   • 线性关系可视化

3. 结构网格

   • 数据识别网格绘图

本次将主要介绍颜色调控的使用。

0、seaborn介绍：

　　Seaborn实际上是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得做图更加容易，在大多数状况下使用seaborn就能作出很具备吸引力的图，而使用matplotlib就能制做具备更多特点的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。

安装方法：

1 pip install seaborn

一、管理图表的艺术

　　画一个吸引人注意的图表至关重要。当你探索一个数据集，须要画图表，图表看起来使人愉悦是件很高兴的事。在与你的观众交流观点时，可视化一样重要，同时，也颇有必要去让图表吸引注意力和印入脑海里。Matplotlib自动化程度很是高，可是，掌握如何设置系统以便得到一个吸引人的图是至关困难的事。为了控制matplotlib图表的外观，Seaborn模块自带许多定制的主题和高级的接口。

1.1 让咱们定义一个简单的函数来绘制一些偏移正弦波，这将帮助咱们看到能够调整的不一样样式参数。使用matplotlib默认值时的图：

1.2 转换成Seaborn模块，再次绘图

#转换成Seaborn模块，只须要引入seaborn模块。
import seaborn as sns
sns.set()#切换到seaborn默认值
sinplot()

 

 

 seaborn默认浅灰色背景与白色网络线的灵感来源于matplotlib，却比matplotlib的颜色更多柔和。咱们发现，网络线对于传播信息颇有用，几乎在全部状况下，人们喜欢图甚于表。默认状况下白灰网格的形式能够避免过于刺眼。在多面做图的状况下，网络形式显得至关的有利，提供了一种做图结构，这对模块中的一些复杂工具很是重要。

二、seaborn的两类函数

Seaborn 将 matplotlib 的参数划分为两个独立的组合。第一组是设置绘图的外观风格的，第二组主要将绘图的各类元素按比例缩放的，以致能够嵌入到不一样的背景环境中。

操控这些参数的接口主要有两对方法：

• 控制风格：axes_style(), set_style()
• 缩放绘图：plotting_context(), set_context()

每对方法中的第一个方法（axes_style(), plotting_context()）会返回一组字典参数，而第二个方法（set_style(), set_context()）会设置matplotlib的默认参数。

2.1 控制风格 axes_style() and set_style()

2.1.1 设置图表主题set_style()

　　有五种预设的seaborn主题：暗网格(darkgrid)，白网格(whitegrid)，全黑(dark)，全白(white)，全刻度(ticks)。以适应不一样人不一样的爱好。

 默认主题是暗网格，网格能够帮助咱们定量的查找数据，而且灰色背景上的白色网格线能够防止网格线和数据线冲突。

 

 

 

白网格（WhiteGrid）主题也是相似，但它更适合具备大量数据元素的绘图：

 

 

对于许多绘图（尤为是像talks这样的设置(especially for settings like talks)，您主要但愿使用图形来提供数据中模式的印象），网格的必要性就下降了，此时可使用全黑或全白风格

1 sns.set_style("dark") #全黑风格
2 sinplot()

 

 

 

sns.set_style("white") # 全白
sinplot()

 

 

 有时你须要给出一点额外的图表结构信息，此时全刻度模式就派上用场了。

1 sns.set_style("ticks") #全刻度
2 sinplot()

 

 

 2.1.2 去除轴脊柱

　　全白（white）和全刻度（tick）均可以从去除没必要要的上边框和右边框中获益。能够调用seaborn函数destine（）来删除它们：

1 sinplot() 2 sns.despine()

 

 一些图表获益于限制数据脊柱，这也能够调用destine()来完成。当刻度没有彻底覆盖整个轴的范围时，trim参数能够用来限制已有脊柱的范围。

1 f, ax = plt.subplots() 2 sns.violinplot(data=data) 3 sns.despine(offset=10, trim=True);

 

 

你也能够经过despine()控制哪一个脊柱将被移除。

1 sns.set_style("whitegrid") 2 sns.boxplot(data=data, palette="deep") 3 sns.despine(left=True)

2.1.3 临时设置绘图风格

虽然来回切换风格很容易，可是你也能够在一个with语句中使用axes_style()方法来临时的设置绘图参数。这也容许你用不一样风格的轴来绘图：

1 with sns.axes_style("darkgrid"): 2     plt.subplot(211) 3  sinplot() 4 plt.subplot(212) 5 sinplot(-1)

 

 

 

2.1.4 覆盖seaborn风格元素

若是你想定制化seaborn风格，你能够将一个字典参数传递给axes_style()和set_style()的参数rc。并且你只能经过这个方法来覆盖风格定义中的部分参数。

若是你想要看看这些参数都是些什么，能够调用这个方法，且无参数，这将会返回下面的设置：

 

 而后你能够设置这些参数的不一样版本了

1 sns.set_style("darkgrid", {"axes.facecolor": ".9"}) 2 sinplot()

 

 2.2  缩放绘图：plotting_context(), set_context()

有一套的参数能够控制绘图元素的比例。
首先，让咱们经过set()重置默认的参数：

sns.set()

有四个预置的环境，按大小从小到大排列分别为：paper, notebook, talk, poster。其中，notebook是默认的。

sns.set_context("paper") sinplot()

 

 

 

sns.set_context("talk") sinplot()

 

 

sns.set_context("poster") sinplot()

 

 

你能够经过使用这些名字中的一个调用set_context()来设置参数，而且你能够经过提供一个字典参数值来覆盖参数。当改变环境时，你也能够独立的去缩放字体元素的大小。

sns.set_context("notebook", font_scale=1.5, rc={"lines.linewidth": 2.5}) sinplot()

 

 一样的，你能够经过嵌入with语句临时的控制绘图的比例