数据分析 - seaborn 模块

标签：分类   tick   简单的   分时   imp   画板   不同的   支持   seaborn   

引用使用

 import seaborn as sns 

简述

对 matplotlib 模块进行了二次封装, 底层依旧使用还是 matplotlib 的, 但是在此基础上增加了很多的易用性模板, 更加方便使用

对比 matplotlib 默认风格

默认风格的方法 - set

默认主题风格

设置风格 - set_style

可选参数 

• darkgrid
• whitegrid
• dark
• white
• ticks

white 风格

完全的清亮背景色, 无刻线, 无刻度尺

drak 风格

背景色深灰, 无刻线, 无刻度尺

whitegrid 风格

带有 y轴 数据刻线, 背景清亮

ticks 风格

带有刻度尺

darkgrid 风格

带有x, y 刻线, 且背景深灰, 无刻度尺

批量执行风格 - axes_style

在缩进内的都可以套用此风格, 在画子图的时候使用此方法设定不同的风格可以更直观的看出差异,方便观察

自定义风格修改

默认的主题风格是比较固定的, 可以在此基础上进行一定的修改满足自定制

修改边界线 - despine 

去掉上面和右边的线, 

可设置参数  offset 设置 数值与坐标轴线的距离

 可设置参数  left  去除左右的边界线， 其他方位可选是,  top  ,  bottom ,  right 

修改布局 - set_context 

可选风格 

• paper
• talk
• poster
• notebook

大小从小到大, 里面的格子可以看得出来哦

可选参数  font_scale  设定字体大小

可选参数  rc  设定线的粗细

调色板

• 颜色很重要
• color_palette()能传入任何Matplotlib所支持的颜色
• color_palette()不写参数则默认颜色
• set_palette()设置所有图的颜色

默认色板 - color_palette

6个默认的颜色循环主题：  deep ,  muted ,  pastel ,  bright ,  dark ,  colorblind 

圆形画板

当你有六个以上的分类要区分时，最简单的方法就是在一个圆形的颜色空间中画出均匀间隔的颜色(这样的色调会保持亮度和饱和度不变)。

这是大多数的当他们需要使用比当前默认颜色循环中设置的颜色更多时的默认方案。

最常用的方法是使用  hls  的颜色空间，这是RGB值的一个简单转换。

使用方法具体就是输入一个数字, 则输出多少颜色

数据分析 - seaborn 模块

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原文地址：https://www.cnblogs.com/shijieli/p/11326509.html