python 还在为seaborn的配色烦恼吗~~图表风格和颜色主题总结归纳
seaborn图标风格与颜色主题
三个函数就可搞定,且听我慢慢道来:
sns.set_palette()
sns.set_style()
sns_set_context()
如果想调背景板:
sns.set_style(“darkgrid”)
可供选择的图表风格有:
darkgrid,(默认风格。灰色格子底)
whitegrid,(白底+横线)
dark,
white,(纯白)
ticks
例子
例如,参数“ticks“的风格如下,white风格也是纯白,但ticks在坐标轴上多了刻度。
有图有真相:
import seaborn as sns
sns.set(style="ticks")
tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue="day", data=tips)
上图是“white”,下图是“ticks”,差别就是ticks有刻度线。
调整绘图元素的比例
sns.set_context(“paper”)
可选类型为:
paper
notebook(默认)
talk
poster
这个是啥?怎么用
来看一个例子。
import seaborn as sns
plt.figure(figsize=(15,10), dpi= 200)
sns.set_context("paper" ) #配置paper的类型
tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue="day", data=tips)
哦,原来set_context 调整的就是图像相对坐标轴的大小比例~
激动人心的颜色主题来啦
sns.color_pallette()
color_pallette(“hls”,n) 分类色
color_pallette(“paired”,n) 对比色
color_pallette(“Reds”,n) 渐变色
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分类色 :适用于不相关变量之间的对比,n =变量数
#一种是使用color_palette(“hls”, n)函数,使用hls颜色空间,选择你需要的n中颜色即可;
#一种是用hls_palette(n, l=0.5, s=0.5)函数,选择你需要的颜色数量n,再自定义l(lightness 亮度和situation饱和度)import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline sns.palplot(sns.color_palette("hls", 5)) sns.palplot(sns.hls_palette(10, l=.7, s=.9))
-
对比色: 多组之间对比,如有4组,则n=8
#color_palette(“Paired”,n)
sns.palplot(sns.color_palette("Paired",8))
-
渐变色: 反映同一对象或者事件随时间的变化
设置渐变色可以用四个函数实现:color_palette(“颜色名”,n) #Reds,Blues_r
cubehelix_palette(n, start=0.5, rot=-0.75)
light_palette(“颜色名”)
dark_palette(“颜色名”)sns.palplot(sns.color_palette("Reds",10)) sns.palplot(sns.color_palette("Blues_r",10))
seaborn常用的命令:
1. 绘图显示中文:
from pylab import *
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #绘图显示中文
2. 画图流程:
#建立画布
plt.figure(figsize=(15,10), dpi= 80)
# Import Data
x = np.random.normal(size=100)
# Draw Plot
sns.distplot(x)
# Decoration
plt.title('displot of x')
# show
plt.show()
3. 不显示legend
plt.legend().set_visible(False)
4.还原成默认
sns.set()
本文地址:https://blog.csdn.net/wenniewennie/article/details/110475658