Seaborn之繪圖風格設置

Seaborn簡介

seaborn同matplotlib一樣，也是Python進行數據可視化分析的重要第三方包。但seaborn是在 matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝，使得作圖更加容易，圖形更加漂亮。

seaborn并不能替代matplotlib。雖然seaborn可以滿足大部分情況下的數據分析需求，但是針對一些特殊情況，還是需要用到matplotlib的。換句話說，matplotlib更加靈活，可定制化，而seaborn像是更高級的封裝，使用方便快捷。

應該把seaborn視為matplotlib的補充，而不是替代物。

繪圖風格設置

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mpl

首先，我們定義一個簡單的函數來繪制一些正弦波，用于測試

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()

seaborn1.png

轉換為seaborn默認繪圖，可以簡單的用set()方法。

import seaborn as snssns.set()sinplot()

seaborn2.png

Seaborn 將 matplotlib 的參數劃分為兩個獨立的組合。第一組是設置繪圖的外觀風格的，第二組主要將繪圖的各種元素按比例縮放的，以至可以嵌入到不同的背景環境中。

操控這些參數的接口主要有兩對方法：

控制風格：axes_style(), set_style()
縮放繪圖：plotting_context(), set_context()
每對方法中的第一個方法（axes_style(), plotting_context()）會返回一組字典參數，而第二個方法（set_style(), set_context()）會設置matplotlib的默認參數。

Seaborn的五種繪圖風格

有五種seaborn的風格，它們分別是：darkgrid, whitegrid, dark, white, ticks。它們各自適合不同的應用和個人喜好。默認的主題是darkgrid。

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

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a1ae6da20>

seaborn3.png

sns.set_style('dark')sinplot()

seaborn4.png

sns.set_style('white')sinplot()

seaborn5.png

sns.set_style('ticks')sinplot()

seaborn6.png

移除軸脊柱

white和ticks兩種風格都可以移除頂部和右側的不必要的軸脊柱。使用matplotlib是無法實現這一需求的，但是使用seaborn的despine()方法可以實現。

sinplot()sns.despine()

seaborn7.png

一些繪圖也可以針對數據將軸脊柱進行偏置，當然也是通過調用despine()方法來完成。而當刻度沒有完全覆蓋整個軸的范圍時，trim參數可以用來限制已有脊柱的范圍。

f, ax = plt.subplots()sns.violinplot(data=data)sns.despine(offset=10, trim=True)

seaborn8.png

也可以通過despine()控制哪個脊柱將被移除。

sns.set_style("whitegrid")sns.boxplot(data=data, palette="deep")sns.despine(left=True)

seaborn9.png

臨時設置繪圖風格

雖然來回切換風格很容易，但是你也可以在一個with語句中使用axes_style()方法來臨時的設置繪圖參數。這也允許你用不同風格的軸來繪圖：

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

seaborn10.png

覆蓋seaborn風格元素

如果你想定制化seaborn風格，你可以將一個字典參數傳遞給axes_style()和set_style()的參數rc。而且你只能通過這個方法來覆蓋風格定義中的部分參數。

如果你想要看看這些參數都是些什么，可以調用這個方法，且無參數，這將會返回下面的設置：

sns.axes_style()

{'axes.facecolor': 'white', 'axes.edgecolor': '.8', 'axes.grid': True, 'axes.axisbelow': True, 'axes.labelcolor': '.15', 'figure.facecolor': 'white', 'grid.color': '.8', 'grid.linestyle': '-', 'text.color': '.15', 'xtick.color': '.15', 'ytick.color': '.15', 'xtick.direction': 'out', 'ytick.direction': 'out', 'lines.solid_capstyle': 'round', 'patch.edgecolor': 'w', 'image.cmap': 'rocket', 'font.family': ['sans-serif'], 'font.sans-serif': ['Arial',  'DejaVu Sans',  'Liberation Sans',  'Bitstream Vera Sans',  'sans-serif'], 'patch.force_edgecolor': True, 'xtick.bottom': False, 'xtick.top': False, 'ytick.left': False, 'ytick.right': False, 'axes.spines.left': True, 'axes.spines.bottom': True, 'axes.spines.right': True, 'axes.spines.top': True}

然后，就可以設置這些參數的不同版本了。

sns.set_style("darkgrid",{'axes.facecolor':"0.9"})sinplot()

seaborn11.png

繪圖元素比例

我們可以通過一套參數控制繪圖元素的比例
首先，我們通過set()方法重置默認的參數

sns.set()

有四個預置的環境，按大小從小到大排列分別為：paper, notebook, talk, poster。其中，notebook是默認的。

sns.set_context('paper')sinplot()

seaborn12.png

sns.set_context('talk')sinplot()

seaborn13.png

sns.set_context('poster')sinplot()

seaborn14.png

我們可以通過set_context()方法設置相關參數，并且你可以通過提供一個字典參數值來覆蓋參數。當改變環境時，你也可以獨立的去縮放字體元素的大小。

sns.set_context('notebook',font_scale = 1.5, rc = {'lines.linewidth':2.5})sinplot()

seaborn15.png

同樣也可以通過with語句控制繪圖的比例