Python绘图可视化——Seaborn实现

《Python绘图可视化——Seaborn实现》

简介

虽然Matplotlib库已经能够完成大部分的绘图任务,但是有时候图表并不是非常好看,而Seaborn库提供了更加高级的接口和许多定制的主题,使作图更加美观。也就是说,它是对Matplotlib库的补充。

Matplotlib的作图效果

我们来看一个例子:

首先导入必要的库,然后定义一个函数用来画正弦函数,通过设置不同的偏移量,得到6条曲线。这是常规的Matplotlib作图方式,得到如下图形:

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Seaborn的作图效果

通过以下代码引入Seaborn库:

首先通过 import seaborn as sns 导入Seaborn库,在正常的画图步骤前,要通过 sns.set() 设置绘图风格。默认的 sns.set() 方法如下:

通过 context 参数设置图片的大小尺寸,通过 style 设置背景的风格,另外还有设置颜色的参数等。最终得到如下图:

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Seaborn提供了5种预定义的主题:

  • darkgrid:灰色背景+白网格
  • whitegrid:白色背景+黑网格
  • dark:灰色背景
  • white:白色背景
  • ticks:坐标轴带刻度

使用Seaborn作图时,默认使用浅灰色背景与白色网格线。而要更改背景主题可以使用 set_style() 函数,或者在 set() 通过传入 style 参数,这两者是等价的。比如以下示例:

在这里将背景的风格修改成白底黑网格,得到如下图形:

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更改尺寸大小可以使用 set_context() 函数,或者在 set() 通过传入 context 参数。Seaborn中预定义的上下文有4种:

  • paper
  • notebook
  • talk
  • poster

默认使用的是notebook,这几种定义使得图片的size和粗细依次递增。具体通过以下代码查看效果:

最终得到如下图片:

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sns的设置需要在画子图之前就定义好,如果放在 plt.subplot() 的后面就错了。并且可以看出图像曲线的线宽和坐标字体大小发生比较明显的变化。

Seaborn除了改变背景格式,画布大小,还有其他有意思的功能。比如以下的例子:

在这里调用了sns的 heatmap() 函数作热图,其中 annot 参数控制数值是否显示, fmt 参数控制数值的格式, lw 参数为线宽, cmap 参数控制使用的颜色模式。最终得到如下图:

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总结

在本文中简单介绍了一个高级的作图库Seaborn,讲解了如何简单地设置背景风格和图形风格。需要注意的是,Seaborn的设置必须在作图函数前就要定义好。该库能够做出更多漂亮、有趣的图形,如果有兴趣可以查看官网的文档和示例图片

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