seaborn基本操作——风格设置（以绘制正弦函数为例）

落日映苍穹つ 2022-05-31 07:36 439阅读 0赞

在学习了matplotlib之后便紧跟着开始seaborn的学习，seaborn是对matplotlib的进一步封装，令我们的绘图操作进一步简化，使用seaborn我们便可以简单的绘制出风格迥异的图例，是我们数据展示的利器。　  
　　我们从seaborn的风格转换开始入门学习，以绘制正弦函数为例。  
　　首先在正常的matplotlib中我们绘制一组正弦函数的曲线，代码如下：

import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    
    def sinplot(flip = 1):
        x = np.linspace(0, 14, 100)
        for i in range(1, 7):
            plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7 - i) * flip)
    
    sinplot()

执行这段代码后，会出现如下结果：  
![这里写图片描述][70]

这是matplotlib默认风格下的绘制结果。  
因为我是在jupyter notebook下进行的操作，所以是一个分片一个分片进行的操作。之后我们引入seaborn包并对风格进行设置，看看结果。

import seaborn as sns
    sns.set()
    sinplot()

结果如下：  
![这里写图片描述][70 1]

执行了set()函数，我们引入了seaborn的默认风格，可以看到与matplotlib还是有一定区别的。  
目前seaborn中有五种风格，如下：  
\- darkgrid  
\- whitegrid  
\- dark  
\- white  
\- ticks  
接下来我们使用whitegrid风格绘制一个箱图，数据是一组利用numpy构造的标准正态分布。代码如下：

sns.set_style('whitegrid')
    data = np.random.normal(size=(20, 6)) + np.arange(6)/2
    sns.boxplot(data)

![这里写图片描述][70 2]  
结果如图。可以看到背景是一种白色的，选择风格为white的绘制的正弦结果如下：

sns.set_style('white')
    sinplot()

![这里写图片描述][70 3]

我们还可以利用with语句对子图的风格进行修改，代码：

with sns.axes_style("darkgrid"):
        plt.subplot(211)
        sinplot()
    plt.subplot(212)
    sinplot(-1)

做两个子图，一个用darkgrid一个用whitegrid。效果如图：  
![这里写图片描述][70 4]

我们还可以再利用set\_context()函数对整体格子大小、字体、线宽，进行设置。

sns.set_context('talk', font_scale=1, rc={
       'lines.linewidth':3.5})
    plt.figure(figsize=(20, 6))
    sinplot()

效果如图：  
![这里写图片描述][70 5]

[70]: /images/20220531/c571b4bad8734d1daeccc6ae904234df.png
[70 1]: /images/20220531/e5358b0d1c624f0dba290646917e4dd7.png
[70 2]: /images/20220531/4c4538373e834d82be7be3e31e6b60a1.png
[70 3]: /images/20220531/8635208687514110978a5458896706c1.png
[70 4]: /images/20220531/a2d49f6396e5446e850f627c82f0bf36.png
[70 5]: /images/20220531/d842d19f37f749f6ae7b88b3af4bf5ed.png