5-1可视化库Seabon-总体布局风格设置

In [1]:

import seaborn as sns
import numpy as np 
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

In [2]:

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

In [3]:

sinplot()

 

 

1.seaborn画图

In [4]:

sns.set()#sns默认的组合参数
sinplot()

 

 

5种主题风格¶

• darkgrid
• whitegrid
• dark
• white
• ticks

2.画不风格的图

In [5]:

#定义风格
sns.set_style("whitegrid")
#定义数据
data=np.random.normal(size=(20,6))+np.arange(6)/2
#画箱型图
sns.boxplot(data=data)

Out[5]:

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xae207b8>

 

In [6]:

#定义风格
sns.set_style("dark")
#定义数据
data=np.random.normal(size=(20,6))+np.arange(6)/2
#画箱型图
sns.boxplot(data=data)

Out[6]:

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xaeee940>

 

In [7]:

#定义风格
sns.set_style("ticks")#四边有线和刻度
#定义数据
data=np.random.normal(size=(20,6))+np.arange(6)/2
#画箱型图
sns.boxplot(data=data)

Out[7]:

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xaf97e10>

 

 

3.隐藏框线

• sns.despine()隐藏右边和上边的边框线。
• sns.despine( offset = 10 )设置纵横两轴近原点端点距离原地的距离。
• sns.despine( left = True )在隐藏右和上边框线的同时，隐藏左边线。

In [8]:

#小提琴图
sns.violinplot(data)
#offset=10,定义图离轴线距离
sns.despine(offset=50)

 

 

4.用with导入风格

In [9]:

with sns.axes_style("darkgrid"):
    plt.subplot(211)
    sinplot()#调入数据和画图函数
plt.subplot(212)
sinplot(-1)

 

 

5.设置图的区域大小，和线的大小

四种预设，按相对尺寸的顺序(线条愈来愈粗)，分别是paper，notebook, talk, and poster。notebook的样式是默认的，上面的绘图都是使用默认的notebook预设。

In [10]:

sns.set()
sns.set_context("paper")#设置线条尺寸
plt.figure(figsize=(8,6))
sinplot()

 

In [11]:

sns.set()
sns.set_context("talk")#设置线条尺寸
plt.figure(figsize=(8,6))
sinplot()

 

5-1可视化库Seabon-总体布局风格设置

 

 

In [1]:

import seaborn as sns
import numpy as np 
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

In [2]:

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

In [3]:

sinplot()

 

 

1.seaborn画图

In [4]:

sns.set()#sns默认的组合参数
sinplot()

 

 

5种主题风格¶

• darkgrid
• whitegrid
• dark
• white
• ticks

2.画不风格的图

In [5]:

#定义风格
sns.set_style("whitegrid")
#定义数据
data=np.random.normal(size=(20,6))+np.arange(6)/2
#画箱型图
sns.boxplot(data=data)

Out[5]:

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xae207b8>

 

In [6]:

#定义风格
sns.set_style("dark")
#定义数据
data=np.random.normal(size=(20,6))+np.arange(6)/2
#画箱型图
sns.boxplot(data=data)

Out[6]:

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xaeee940>

 

In [7]:

#定义风格
sns.set_style("ticks")#四边有线和刻度
#定义数据
data=np.random.normal(size=(20,6))+np.arange(6)/2
#画箱型图
sns.boxplot(data=data)

Out[7]:

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xaf97e10>

 

 

3.隐藏框线

• sns.despine()隐藏右边和上边的边框线。
• sns.despine( offset = 10 )设置纵横两轴近原点端点距离原地的距离。
• sns.despine( left = True )在隐藏右和上边框线的同时，隐藏左边线。

In [8]:

#小提琴图
sns.violinplot(data)
#offset=10,定义图离轴线距离
sns.despine(offset=50)

 

 

4.用with导入风格

In [9]:

with sns.axes_style("darkgrid"):
    plt.subplot(211)
    sinplot()#调入数据和画图函数
plt.subplot(212)
sinplot(-1)

 

 

5.设置图的区域大小，和线的大小

四种预设，按相对尺寸的顺序(线条愈来愈粗)，分别是paper，notebook, talk, and poster。notebook的样式是默认的，上面的绘图都是使用默认的notebook预设。

In [10]:

sns.set()
sns.set_context("paper")#设置线条尺寸
plt.figure(figsize=(8,6))
sinplot()

 

In [11]:

sns.set()
sns.set_context("talk")#设置线条尺寸
plt.figure(figsize=(8,6))
sinplot()