python 还在为seaborn的配色烦恼吗~~图表风格和颜色主题总结归纳

seaborn图标风格与颜色主题

• • 如果想调背景板：
  • • sns.set_style(“darkgrid”)
    • 例子
  • 调整绘图元素的比例
  • • sns.set_context（“paper”）
    • 这个是啥？怎么用
  • 激动人心的颜色主题来啦
  • • sns.color_pallette(）
  • seaborn常用的命令：
  • • 1. 绘图显示中文：
    • 2. 画图流程：
    • 3. 不显示legend
    • 4.还原成默认

三个函数就可搞定，且听我慢慢道来：
sns.set_palette()
sns.set_style()
sns_set_context()

如果想调背景板：

sns.set_style(“darkgrid”)

可供选择的图表风格有：
darkgrid，(默认风格。灰色格子底）
whitegrid，（白底+横线）
dark，
white，（纯白）
ticks

例子

例如，参数“ticks“的风格如下，white风格也是纯白，但ticks在坐标轴上多了刻度。
有图有真相：

import seaborn as sns
sns.set(style="ticks")
tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue="day", data=tips)

上图是“white”，下图是“ticks”，差别就是ticks有刻度线。

调整绘图元素的比例

sns.set_context（“paper”）

可选类型为：
paper
notebook（默认）
talk
poster

这个是啥？怎么用

来看一个例子。

import seaborn as sns
plt.figure(figsize=(15,10), dpi= 200)
sns.set_context("paper" )  #配置paper的类型
tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue="day", data=tips)

哦，原来set_context 调整的就是图像相对坐标轴的大小比例~

激动人心的颜色主题来啦

sns.color_pallette(）

color_pallette(“hls”,n) 分类色
color_pallette(“paired”,n) 对比色
color_pallette(“Reds”,n) 渐变色

• 分类色 ：适用于不相关变量之间的对比，n =变量数
  #一种是使用color_palette(“hls”, n)函数，使用hls颜色空间，选择你需要的n中颜色即可；
  #一种是用hls_palette(n, l=0.5, s=0.5)函数，选择你需要的颜色数量n，再自定义l(lightness 亮度和situation饱和度)

    import numpy as np
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    
    sns.palplot(sns.color_palette("hls", 5))
    sns.palplot(sns.hls_palette(10, l=.7, s=.9))
  

• 对比色： 多组之间对比，如有4组，则n=8

  #color_palette(“Paired”,n)

    sns.palplot(sns.color_palette("Paired",8))
  

• 渐变色： 反映同一对象或者事件随时间的变化

  设置渐变色可以用四个函数实现：color_palette(“颜色名”,n) #Reds，Blues_r
  cubehelix_palette(n, start=0.5, rot=-0.75)
  light_palette(“颜色名”)
  dark_palette(“颜色名”)

    sns.palplot(sns.color_palette("Reds",10)) 
    sns.palplot(sns.color_palette("Blues_r",10))
  

seaborn常用的命令：

1. 绘图显示中文：

from pylab import *
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #绘图显示中文

2. 画图流程：

#建立画布
plt.figure(figsize=(15,10), dpi= 80)
# Import Data
x = np.random.normal(size=100)
# Draw Plot
sns.distplot(x)
# Decoration
plt.title('displot of x')
# show
plt.show() 

3. 不显示legend

 plt.legend().set_visible(False)

4.还原成默认

sns.set()

本文地址：https://blog.csdn.net/wenniewennie/article/details/110475658