Seaborn——主题风格

Seaborn系列(六):样式、数据集及组合图 Seaborn系列目录 文章目录1. Seaborn样式1.1 设绘seaborn主题1.2 style样式设置1.3 可用样式style1.4 颜色盘设置1.5 上下文设置1.6 恢复默认样式2. 组合图2.1 jointplot组合分布图2.2 pairplot配对关系图 1. Seaborn样式 1.1 设绘seaborn主题 sns.set_theme() #切换到seaborn默认主题。 #sns.set() #set是set_theme的别称,通常建议使用set函数 在0.8 阅读详情

Matplotlib风格展示

安装必要的包

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline  # 为了让图形展示出来
//  定义一个函数
def sinplot(filp=1):
    x=np.linspace(0,14,100)
    for i in range(1,7):
        plt.plot(x,np.sin(x +i *0.5)*(7-i)*filp)
 
 sinplot()

在这里插入图片描述
就可以得出图形了,下面用默认组合:

sns.set()   // 用seaborn默认组合
sinplot()

在这里插入图片描述
Seaborn中有5种主题风格,分别为

darkgrid
wightegrid
dark
white
ticks

sns.set_style("darkgrid")
sinplot()

在这里插入图片描述

sns.set_style("whitegrid")
sinplot()

在这里插入图片描述

darkgrid与wightegrid 形式,除了在背景上存在区别,均是具有网格的形式。

sns.set_style("dark")
sinplot()

在这里插入图片描述
dark风格将线条全部清除,显示出深色背景的形式。

sns.set_style("white")
sinplot()

在这里插入图片描述
white相较于dark背景颜色更浅。

sns.set_style("ticks")
sinplot()

在这里插入图片描述
ticks的刻度线更加清晰。如果你想把上述图形改成坐标的形式,可以使用以下形式:

sinplot()
sns.despine()

在这里插入图片描述
上述主题的具体选定可根据个人爱好,进行选择。

【python绘图】seaborn(sns)的主题风格 画出吸引人的图形很重要。当您探索一个数据集时,为自己制作数字时,最好能够有一些看起来令人愉快的情节。视觉化也是向观众传达量化见解的核心,在这种情况下,更有必要使用能吸引注意力和吸引观众的图形。 Matplotlib是高度可定制的,但是很难知道需要调整哪些设置才能获得一个吸引人的情节。Seaborn提供了许多定制的主题和用于控制matplotlib图形外观的高级界面。 我们先来看一下什么风格都没有时候的场景: import numpy as np import seaborn as sns import ma 阅读详情

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