首先找到Anaconda Prompt命令行,下载seaborn库 ,命令 pip install seaborn
1.风格设置
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline 写完就更新,不用一直点击运行 def sinplot(flip=1):
x = np.linspace(0,14,100) 在0-14的区间上找出100个点
for i in range(1,7):
plt.plot(x,np.sin(x+i*.5)*(7-i)*flip) sinplot()
sns.set() seaborn默认的格式
sinplot()
seaborn的5种主题风格:darkgrid、whitegrid、dark、white、ticks (背景颜色)
sns.set_style('ticks') 设置刻度 sns.despine() 只留下X,Y轴
sns.violinplot(data)
sns.despine(offset=10) 10为离底边X轴线的距离
sns.despine(left=True) 去掉左侧的轴,也就是Y轴
sns.set_context('paper',font_scale=2.5,rc={"lines.linewidth":4.5}) font_scale 坐标数字的大小,后面的是线的粗细
2.调色板
- color_palette() 能传入任何matplotlib所支持的颜色,不写参数则默认颜色
- set_palette() 设置所有图的颜色
六个默认的颜色循环主题:
- deep
- muted
- pastel
- bright
- dark
- colorbind
圆形画板:当需要的颜色超过六种时,在一个圆形的颜色空间中画出均匀间隔的颜色
data = np.random.normal(size=(20,6))+np.arange(6)/2
sns.boxplot(data=data,palette=sns.color_palette('hls',8)) 在数据里指定颜色
has_palette()函数控制颜色的亮度和饱和
- l - 亮度lightness
- s - 饱和saturation
sns.palplot(sns.hls_palette(8,l = 0.3,s = 0.5)) l,s 范围0-1。 sns.palplot(sns.color_palette('Paired',8)) Paired:成对,颜色一深一浅
3.使用xkcd颜色来命名颜色
xkcd包含了一套众包努力的针对随机RGB色的命名。产生了954个可以随时通过xkcd_rgb字典中调用的命名颜色
plt.plot([0,1],[0,2],sns.xkcd_rgb['denim blue'],lw =3) lw:线宽
3.1 连续色板
色彩随数据变换,比如数据越来越重要颜色越来越深
cubehelix_palette()调色板 色调线性变换
light_pallette()和dark_palette()调用定制连续调色板
light_palette() 浅色的
dark_palette() 深色的