一.Seaborn简介
1.Seaborn 是基于 Python 且非常受欢迎的图形可视化库，并且在 Matplotlib 的基础上，进行了更高级的封装，使得作图更加方便快捷。可以通过极简的代码，做出具有分析价值而又十分美观的图形。
2.seaborn.set()函数:
sns.set(context='notebook',style='darkgrid',palette='deep',font='sans-serif',font_scale=1,color_codes=True)
- context=''：参数控制着默认的画幅大小，分别有 {paper, notebook, talk, poster} 四个值。其中，poster > talk > notebook > paper。
- style=''：参数控制默认样式，分别有 {darkgrid, whitegrid, dark, white, ticks}，你可以自行更改查看它们之间的不同。
- palette=''：参数为预设的调色板。分别有 {deep, muted, bright, pastel, dark, colorblind} 等，你可以自行更改查看它们之间的不同。
- font='' 用于设置字体。font_scale= ''：设置字体大小。color_codes=''： 不使用调色板而采用先前的 'r' 等色彩缩写。
- numpy的np.linspace()函数生成100个0到15的等间隔数列。x = np.linspace(0, 15, 100)
3.sns.despine()函数默认移除了上部和右侧的轴,设置sns.despine()函数的top、right、left、bottom参数的值来控制轴是否删除，值为True时，会移除该轴，反之，保留该轴。
- sns.despine(left=True)
4.使用with设置风格，在with下画的图都可以使用该种风格。sns.axes_style()的作用是临时设置绘图的参数，也就是只设置使用with打开的作用域内的绘图，不会对其他的图造成影响。
- import numpy as np
- import matplotlib.pyplot as plt
- import seaborn as sns
- def sinplot():
- x = np.linspace(0, 15, 100)
- for i in range(1, 3):
- plt.plot(x, np.sin(x + i))
- # 设置子图风格
- with sns.axes_style("darkgrid"):
- plt.subplot(211)
- sinplot()
- plt.subplot(212)
- sinplot()
- plt.show()
二.color_palette()调色板
1.seaborn的seaborn.color_palette()函数提供了一组定义好的调色板
seaborn.color_palette(palette=None, n_colors=None, desat=None)
- 该函数的返回值： 是一个调色板定义的一个颜色列表。
- palette：调色板，可以不写，可以填写字符串，也可以是一个序列。
- n_colors：可以指定颜色的数量, 最多10个, 如果多于10个, 其余的会循环10种颜色。
- desat：按照比例降低每一种颜色的饱和度。
- 不带任何参数时，表示获取这个盒子里的全部水彩笔。
- color_palette()默认给我们提供了6种主题颜色去对应matplotlib中的10种颜色。6个默认的颜色主题分别是： deep，muted，pastel，bright，dark，colorblind。
2.例如:
- import seaborn as sns
- # 获取默认调色板的颜色列表
- current_palette = sns.color_palette()
- # 绘制调色板的颜色
- sns.palplot(current_palette)
- theme_list=['deep', 'muted', 'pastel','bright', 'dark', 'colorblind']
- for i in theme_list:
- sns.palplot(sns.color_palette(i))
3.如果想用多于10中不同的颜色
- sns.palplot(sns.color_palette("hls", 12))
- hls：大家就可以看做是一个颜色足够丰富的色板。
- plt.bar(a,b,width=0.3,color=sns.color_palette("hls", 6))
三.总结
