管理图表样式¶

目录¶

使用axes_style()和set_style()设置主题
使用despine()移除轴线
临时设置图表主题
设置主题其他参数
使用plotting_context()和set_context()来设置布局
临时设置布局

In [1]:

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(sum(map(ord, "aesthetics")))
%matplotlib inline

matplotlib与Seaborn的对比¶

In [2]:

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)

In [3]:

sinplot() # plot with matplotlib defaults

In [4]:

import seaborn as sns
sinplot() # plot with seaborn defaults

管理图表样式¶

Seaborn中有两种类型的函数（第一个函数返回参数当前设置，第二个函数设置参数）

axes_style、set_style

管理图表样式

plotting_context、set_context

设置布局元素

使用axes_style()和set_style()设置主题¶

主题¶

Seaborn有五个预设好的主题：darkgrid, whitegrid, dark, white,和ticks

darkgrid¶

默认主题是darkgrid，白线灰底让网络不会影响代表数据的线的显示

In [5]:

sinplot()

whitegrid¶

whitegrid主题非常简洁，更适用于数据元素较大的布局

In [6]:

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

Out[6]:

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x9d5e780>

dark¶

对于大多数布局,(尤其是当你主要想要利用图表来提供给人对于数据模式的印象),网格便不那么重要了.

In [7]:

sns.set_style("dark")
sinplot()

white¶

In [8]:

sns.set_style("white")

In [9]:

sinplot()

ticks¶

有时你可能想在布局上添加一些额外的结构,比如说将轴线分割成线段的ticks

In [10]:

sns.set_style("ticks")
sinplot()

使用despine()移除轴线¶

主题white和ticks都可以通过去除上方和右方不必要的轴线，通过调用seaborn的函数despine()来去除轴线

In [11]:

sns.set_style("ticks")
sinplot()
sns.despine()

In [12]:

# 有些布局也可以通过调整轴线距数据的偏移来改善,这也能在despine()里完成，设置offset参数
# 当ticks不能覆盖轴线的整个范围时,trim参数可以限制显示的轴线的范围
sns.set_style("white")
sns.violinplot(data=data)
sns.despine(offset=10, trim=True) # offset调整轴线与图形的距离，trim=True限制轴线的范围（从0到5）

In [13]:

# 控制移除哪条轴线
sns.set_style("white")
sns.boxplot(data=data, palette="deep")
sns.despine(left=True) # 默认移除上侧、右侧轴线

临时设置图表主题¶

在with语句里使用axes_style()函数来临时设置控制布局的参数.这也允许你用不同的风格来制作图表

In [14]:

with sns.axes_style("darkgrid"):
    plt.subplot(211)
    sinplot()
plt.subplot(212)
sinplot(-1) # 参数-1使得画出的图形相对于x轴对称

设置主题其他参数¶

seaborn.set_style(style=None, rc=None)

style : dict, None, or one of {darkgrid, whitegrid, dark, white, ticks}

A dictionary of parameters or the name of a preconfigured set.

rc : dict, optional

Parameter mappings to override the values in the preset seaborn style dictionaries. This only updates parameters that are considered part of the style definition.

In [15]:

sns.axes_style() # 调用没有参数的函数,返回所有参赛的当前设置

Out[15]:

{'axes.axisbelow': True,
 'axes.edgecolor': '.15',
 'axes.facecolor': 'white',
 'axes.grid': False,
 'axes.labelcolor': '.15',
 'axes.linewidth': 1.25,
 'figure.facecolor': 'white',
 'font.family': [u'sans-serif'],
 'font.sans-serif': [u'Arial',
  u'Liberation Sans',
  u'Bitstream Vera Sans',
  u'sans-serif'],
 'grid.color': '.8',
 'grid.linestyle': u'-',
 'image.cmap': u'Greys',
 'legend.frameon': False,
 'legend.numpoints': 1,
 'legend.scatterpoints': 1,
 'lines.solid_capstyle': u'round',
 'text.color': '.15',
 'xtick.color': '.15',
 'xtick.direction': u'out',
 'xtick.major.size': 0.0,
 'xtick.minor.size': 0.0,
 'ytick.color': '.15',
 'ytick.direction': u'out',
 'ytick.major.size': 0.0,
 'ytick.minor.size': 0.0}

In [16]:

sns.set_style("darkgrid", {"axes.facecolor": "c"}) # 用dict将一系列控制参数赋值给axes_style()函数和set_style()函数的rc参数
sinplot()

使用plotting_context()和set_context()来设置布局¶

seaborn.set_context(context=None, font_scale=1, rc=None)

context : dict, None, or one of {paper, notebook, talk, poster}

A dictionary of parameters or the name of a preconfigured set.

font_scale : float, optional

Separate scaling factor to independently scale the size of the font elements.

rc : dict, optional

Parameter mappings to override the values in the preset seaborn context dictionaries. This only updates parameters that are considered part of the context definition.

In [17]:

sns.set() # 重置context默认设置

有4种布局(context),按相对大小排序分别是：paper, notebook, talk,和poster
布局设置影响标题（label）、线型（lines）和其他一些绘图元素，默认布局是notebook，四种布局分别将参数设置为0.8，1，1.3，1.6

In [18]:

sns.set_context("paper")
plt.figure(figsize=(8, 6))
sinplot()

In [19]:

sns.set_context("notebook")
plt.figure(figsize=(8, 6))
sinplot()

In [20]:

sns.set_context("talk")
plt.figure(figsize=(8, 6))
sinplot()

In [21]:

sns.set_context("poster")
plt.figure(figsize=(8, 6))
sinplot()

In [22]:

sns.set_context("notebook", font_scale=1.5, rc={"lines.linewidth": 2.5}) # 设置context、字体大小以及其他参数
sinplot()

临时设置布局¶

在with语句里使用plotting_context()函数来临时设置控制布局的参数.这也允许你用不同的风格来制作图表

In [23]:

with sns.plotting_context("paper"):
    plt.subplot(211)
    sinplot()
plt.subplot(212)
sinplot(-1) # 参数-1使得画出的图形相对于x轴对称