Python数据分析第7章利用Seaborn进行绘图
第 7 章 利用Seaborn进行绘图 Python 数据分析
Seaborn数据可视化基础Matplotlib绘图基本模仿MATLAB绘图库，其绘图风格和MATLAB类似。由于MATLAB绘图风格偏古典，因此，Python开源社区开发了Seaborn绘图模块，对Matplotlib进行封装，绘图效果更符合现代人的审美。Seaborn属于Matplotlib的一个高级接口，使得作图更加容易。在多数情况下使用Seaborn能做出很具吸引力的图，而使用Matplotlib可以制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为Matplotlib的补充，而不是替代物。使用Seaborn时，使用的导入惯例为：importseaborn as sns
Matplotlib绘图基本模仿MATLAB绘图库，其绘图风格和MATLAB类 似。由于MATLAB绘图风格偏古典，因此，Python开源社区开发了 Seaborn绘图模块，对Matplotlib进行封装，绘图效果更符合现代人 的审美。 Seaborn属于Matplotlib的一个高级接口，使得作图更加容易。在 多数情况下使用Seaborn能做出很具吸引力的图，而使用Matplotlib 可以制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为Matplotlib的补充， 而不是替代物。 使用Seaborn时，使用的导入惯例为： import seaborn as sns Seaborn数据可视化基础
7.2利用seaborn.set进行风格设置风格设置用以设置绘图的背景色、风格、字型、字体等。Seaborn通过set函数实现风格设置。seaborn.set(context='notebook', style='darkgrid'palette='deep', font='sans-serif, font scale=1.color codes=True, rc=None)
7.2 利用seaborn.set进行风格设置 风格设置用以设置绘图的背景色、风格、字型、字体等。 Seaborn通过set函数实现风格设置。 seaborn.set(context='notebook', style='darkgrid', palette='deep', font='sans-serif', font_scale=1, color_codes=True, rc=None)
import seaborn as snsIn[]:import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltdef sinplot(flip=2):x = np.linspace(0,20, 50)for i in range(1,5):plt.plot(x, np.cos(x + i * 0.8) * (9 - 2*i) * flip)sinplot()1510Out[]:100.02.55.07.512.515.017.520.010.0
In[]: import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt def sinplot(flip=2): x = np.linspace(0,20, 50) for i in range(1,5): plt.plot(x, np.cos(x + i * 0.8) * (9 - 2*i) * flip) sinplot() Out[]:
利用seaborn.set进行风格设置sns.set(style='darkgrid',font scale=1.5)In[]:sinplot()Out[]:100-1051015200
In[]: sns.set(style='darkgrid',font_scale=1.5) sinplot() Out[]: 利用seaborn.set进行风格设置