Seaborn常用函数总结（持续更新）

深碍√TFBOYSˉ_ 2022-02-02 12:13 668阅读 0赞

Seaborn

  • 常用函数
    • `seaborn.set_style`**(***style=None***,** *rc=None***)**
    • `seaborn.despine`**(***fig=None***,** *ax=None***,** *top=True***,** *right=True***,** *left=False***,** *bottom=False***,** *offset=None***,** *trim=False***)**
    • `seaborn.set_context`**(***context=None***,** *font_scale=1***,** *rc=None***)**
    • 调色板
      • `seaborn.hls_palette`**(***n_colors=6***,** *h=0.01***,** *l=0.6***,** *s=0.65***)**
    • 使用xkcd颜色来命名颜色
    • 连续色板
    • cubehelix_palette()调色板
    • light_palette() 和 dark_palette() 调用定制连续调色板
    • 观测两个变量之间的分布关系最好用散点图
    • `seaborn.``pairplot`**(***data***)**
    • *class* `seaborn.``FacetGrid`**(***data*****)
    • 热度图

常用函数

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

  • 设定绘制图形的主题风格。 这会影响轴的颜色，是否在默认情况下启用网格以及其他美学元素。

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

    • 参数字典或预配置集的名称。

seaborn.despine(fig=None, ax=None**,** top=True**,** right=True**,** left=False**,** bottom=False**,** offset=None**,** trim=False**)**

  • 从图中移除顶部和右侧边框。

  • fig : matplotlib figure, optional

    • 图为despine所有轴，默认使用当前数字

  • ax : matplotlib axes, optional

    • 具体轴反对despine

  • top, right, left, bottom : boolean, optional

    • 如果为True，请删除该边框

  • offset : int or dict, optional

    • 绝对距离（以磅为单位）应将边框移离轴线（负值向内移动脊柱）。单个值适用于所有刺; dict可用于设置每侧的偏移值。

  • trim : bool, optional

    • 如果为True，则将spines限制为每个非despined轴上的最小和最大主刻度。

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

  • 设置绘图上下文参数。 这会影响标签的大小，线条和绘图的其他元素，但不会影响整体样式。基本上下文是“notebook”，其他上下文是“paper”，“talk”和“poster”，它们分别是0.8,1.3和1.6缩放的笔记本参数的版本。

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

    • 参数字典或预配置集的名称。

  • font_scale : float, optional

    • 单独的缩放因子可以独立缩放字体元素的大小。

  • rc : dict, optional

    • 参数映射以覆盖预设的seaborn上下文字典中的值。这仅更新被视为上下文定义一部分的参数。
    • rc={“lines.linewidth”: 2} : 设置线条的宽度。

调色板

  • seaborn.color_palette() ：能传入任何Matplolib所支持的颜色
  • seaborn.color_palette() ：不写参数则默认颜色
  • seaborn.set_palette() : 设置所有图的颜色

  • 可用的seaborn调色板名称:

    deep, muted, bright, pastel, dark, colorblind

  • 使用palette = None调用此函数将返回当前的matplotlib颜色循环。
  • Matplotlib调色板可以通过在名称后附加“_r”或通过在名称后附加“_d”作为“深色调色板”来指定为反向调色板。 （这些选项是互斥的，但生成的颜色列表也可以颠倒）。
  • 此函数也可以在with语句中使用，以临时设置绘图或绘图集的颜色循环。

seaborn.hls_palette(n_colors=6, h=0.01**,** l=0.6**,** s=0.65**)**

  • 在HLS色调空间中获取一组均匀间隔的颜色。 h，l和s应介于0和1之间

  • n_colors : int

    number of colors in the palette 调色板中的颜色数量

    h : float

    first hue 第一个色调

    l : float

    lightness 亮度

    s : float

    saturation 饱和

使用xkcd颜色来命名颜色

  • See xkcd for the full list of colors: https://xkcd.com/color/rgb/

连续色板

  • 色彩随数据变换
  • 翻转颜色渐变：在面板Name后加“ _r ”。
  • sns.color_palette(“Blues”)

cubehelix_palette()调色板

  • 色调线性变换
  • seaborn.``cubehelix_palette(n_colors=6, start=0**,** rot=0.4**,** gamma=1.0**,** hue=0.8**,** light=0.85**,** dark=0.15**,** reverse=False**,** as_cmap=False**)**

light_palette() 和 dark_palette() 调用定制连续调色板

观测两个变量之间的分布关系最好用散点图

  • seaborn.``jointplot(x, y**,** data=None)

seaborn.``pairplot(data)

  • 绘制数据集中的成对关系。 默认情况下，此函数将创建一个Axes网格，以便数据中的每个变量将在y轴上跨单个行共享，并在x轴上跨单个列共享。对角轴的处理方式不同，绘制一个图表以显示该列中变量的数据的单变量分布。 还可以显示变量的子集或在行和列上绘制不同的变量。 这是PairGrid的高级界面，旨在简化一些常见的样式。如果您需要更多灵活性，则应直接使用PairGrid。

class seaborn.``FacetGrid(data)

  • 用于绘制条件关系的多图网格

热度图

  • seaborn.``heatmap(data)
  • 将矩形数据绘制为颜色编码矩阵。 这是一个Axes级函数，如果没有为ax参数提供热量图，则会将热图绘制到当前活动的Axes中。除非cbar为False或者为cbar_ax提供了单独的Axes，否则此Axes空间的一部分将被用于绘制色彩图。

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