python绘图中的四个绘图技巧

在可视化数据时，通常需要在单个图形中绘制多个图形。 例如，如果您想从不同的角度可视化相同的变量（例如，数字变量的并排直方图和箱线图），则多个图形很有用。 在这篇文章中，我分享了绘制多个图形的 4 个简单但实用的技巧。

数据集:package:

让我们导入包并更新图表的默认设置，为图表添加一点个人风格。 我们将在提示上使用 Seaborn 的内置数据集：

import seaborn as sns # v0.11.2  
import matplotlib.pyplot as plt # v3.4.2  
sns.set(style='darkgrid', context='talk', palette='rainbow')df = sns.load\_dataset('tips')  
df.head()

:round_pushpin: 技巧1: plt.subplots()

绘制多个子图的一种简单方法是使用 plt.subplots() 。 这是绘制 2 个并排子图的示例语法：

fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10,4))  
sns.histplot(data=df, x='tip', ax=ax[0])  
sns.boxplot(data=df, x='tip', ax=ax[1]);