seaborn可视化库的相关语法
文章目录
- seaborn可视化库的相关语法
- --seaborn可视化库--(未完待补)
- (1)库的导入和风格的选择:
- (*)导入numpy,matplotlib,matplotlib.plot,以及seaborn库;
- (*)numpy和plt库与seaborn库的调用对比:
- (*)采用seaborn库对数据进行sin()变化的可视化处理;
- (*)seaborn的5种主题风格:
- (2)风格细节的设置:
- (*)偏移量的设置:despine(offset=)
- (*)轴的保留:despine(bottom=True)
- (**)子图不同风格的设置:采用with域
- (*)另一种风格设置方法:采用set_context("paper/notebook/talk/poster",font_scale=2.3,rc={"lines.linewidth": 2.3}):
- (3)color_palette()调色板,离散颜色库:
- (4)cubehelix_palette()调色板,色调线性变换:
- (5)dark_palette和light_palette调用连续调色板:
–seaborn可视化库–(未完待补)
(1)库的导入和风格的选择:
(*)导入numpy,matplotlib,matplotlib.plot,以及seaborn库;
(*)numpy和plt库与seaborn库的调用对比:
采用plot和numpy库对数据进行sin()变化的可视化处理;
(*)采用seaborn库对数据进行sin()变化的可视化处理;
采用sns.set()调用seaborn内部的默认值;
(*)seaborn的5种主题风格:
(darkgrid whitegird dark white ticks)
darkgrid;
ticks以及despine():
despine用于去掉多余的图的线;
(2)风格细节的设置:
(*)偏移量的设置:despine(offset=)
(*)轴的保留:despine(bottom=True)
(**)子图不同风格的设置:采用with域
采用with sns.axes_style(" "):
subplot(211)#空间划分为2行1列,当前子图的第一个位置;
sinplot()进行图的绘制操作;
(*)另一种风格设置方法:采用set_context(“paper/notebook/talk/poster”,font_scale=2.3,rc={“lines.linewidth”: 2.3}):
set_context(“风格”,font_scale=ticks的大小,rc={“lines.linewidth”: lines的宽度}));
(3)color_palette()调色板,离散颜色库:
(*)调出调色板:
采用sns.palplot(sns.color_palette())
(*)添加颜色库:
采用sns.palplot(sns.color_palette(“颜色库”,颜色数量))
(*)修改颜色的亮度和饱和度:
采用sns.palplot(sns.hls_palette(n,l= ,s=)),n为颜色数,l为亮度<1,s为饱和度<1;
(*)指定颜色的调用和颜色的命名:
指定颜色的调用:sns.xkcd_rgb[" "];
plt.plot([0,1],[0,2],sns.xkcd_rgb[“red”],lw=3)
plt.plot([0,1],[0,3],sns.xkcd_rgb[“dark red”],lw=3)
plt.plot([0,1],[0,1],sns.xkcd_rgb[“pink”],lw=3)
颜色的命名:sns.xkcd_rgb[" "];
colors=[“windows green”,“dark blue”,“light blue”]
sns.palplot(sns.xkcd_palette(colors))
(*)连续调色板:
采用sns.palplot(sns.color_palette(“xx_color”)),实现渐变色的取色;
通过"xx_color"+"_r"进行浅——深顺序的替换;
(4)cubehelix_palette()调色板,色调线性变换:
(5)dark_palette和light_palette调用连续调色板:
reverse=True/False控制渐变的顺序。