图表可视化seaborn风格和调色盘
seaborn是基于matplotlib的python数据可视化库,提供更高层次的API封装,包括一些高级图表可视化等工具。
使用seaborn需要先安装改模块pip3 install seaborn 。
一、风格style
包括set() / set_style() / axes_style() / despine() / set_context()
创建正弦函数并显示图表
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
def sinplot(flip = 1):
x = np.linspace(0,14,100)
for i in range(1,7):
plt.plot(x,np.sin(x+i)*i) # 6个正弦函数
sinplot()
1.set(),设置整体为默认风格
sns.set() #默认风格为darkgrid
sinplot()
2.set_style(),自定义整体风格
参数为"white"、"dark"、 "whitegrid"、 "darkgrid"、 "ticks"或者None,默认为darkgrid
fig = plt.figure(figsize=(15,6)) ax1 = fig.add_subplot(121)
sns.set_style('whitegrid')
data = np.random.normal(size=(20, 6)) + np.arange(6) / 2
sns.boxplot(data=data)
plt.title('style - whitegrid')# 仍然可以使用matplotlib的参数 ax2 = fig.add_subplot(122)
# sns.set_style("dark")
sinplot()
3.axes_style(),设置子图风格
可与with搭配使用,设置with代码块内的图表风格,不影响整体图表风格。
fig = plt.figure(figsize=(15,6))
with sns.axes_style("dark"): #只对with代码块内的图表风格生效,即只对第一个子图生效
plt.subplot(121)
sinplot() sns.set_style("white") #整体风格为white
plt.subplot(122)
sinplot()
4.despine()移除轴线
despine(fig=None, ax=None, top=True, right=True, left=False, bottom=False, offset=None, trim=False)
top、right、left、bottom:上、右、左、下方轴线,默认移除上方和右侧轴线
offset:xy轴和y轴的起点相对原始位置的偏移量
trim:默认坐标轴长度没有限制,会延伸到图表内容结束,True表示将坐标轴的显示的长度在最小值和最大值之间
fig = plt.figure(figsize=(20,6))
ax1 = fig.add_subplot(131)
sinplot()
sns.despine()# 默认删除上、右坐标轴 ax2 = fig.add_subplot(132)
sns.violinplot(data=data) #小提琴图
# sns.despine(offset=1, trim=True) ax3 = fig.add_subplot(133)
sns.boxplot(data=data, palette="deep")
sns.despine(left=True, right = False) #最终是该despine设置生效
5.set_context()显示比例
可选参数为'paper'、 'notebook'、'talk'、'poster',默认为notebook,设置标签、线等的大小。
sns.set_context("notebook")
sinplot()
下面分别为设置为notebook、paper、talk和poster的显示结果。
二、 调色盘
1.color_palette()
默认取当前调色盘的颜色,返回结果是一个seaborn.palette的类,形式类似一个列表,列表中每一个元素为元组,元组用3个数值表示rgb颜色。
current_palette = sns.color_palette() # 读取当前调色盘颜色,可添加参数n表示取几个色块
print(current_pallette,type(current_palette))
sns.palplot(current_palette)
#<class 'seaborn.palettes._ColorPalette'> [(0.9913725490196079, 0.7913725490196079, 0.7082352941176471)...]
seaborn可用调色盘有6种,deep、 muted、bright、 pastel、dark、colorblind,默认显示bright。
其他调色盘
sns.color_palette('Reds', 10),第一个参数表示色系,第二个参数表示取几个色块。
颜色默认是由浅到深,带r表示反转即颜色由深到浅,不是所有颜色都可以翻转哦。
#其他可用调色盘
#Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r, CMRmap, CMRmap_r, Dark2, Dark2_r, GnBu, GnBu_r,
#Greens, Greens_r, Greys, Greys_r, OrRd, OrRd_r, Oranges, Oranges_r, PRGn, PRGn_r, Paired, Paired_r, Pastel1, Pastel1_r,
#Pastel2, Pastel2_r, PiYG, PiYG_r, PuBu, PuBuGn, PuBuGn_r, PuBu_r, PuOr, PuOr_r, PuRd, PuRd_r, Purples, Purples_r,RdBu, RdBu_r,
#RdGy, RdGy_r, RdPu, RdPu_r, RdYlBu, RdYlBu_r, RdYlGn, RdYlGn_r, Reds, Reds_r, Set1, Set1_r, Set2, Set2_r, Set3, Set3_r, spectral
#Spectral_r, Wistia, Wistia_r, YlGn, YlGnBu, YlGnBu_r, YlGn_r, YlOrBr, YlOrBr_r, YlOrRd, YlOrRd_r, afmhot, afmhot_r, autumn, autumn_r
#binary, binary_r, bone, bone_r, brg, brg_r, bwr, bwr_r, cividis, cividis_r, cool, cool_r, coolwarm, coolwarm_r, copper, copper_r,
#cubehelix, cubehelix_r, flag, flag_r, gist_earth, gist_earth_r, gist_gray, gist_gray_r, gist_heat, gist_heat_r, gist_ncar, gist_ncar_r,
#gist_rainbow, gist_rainbow_r, gist_stern, gist_stern_r, gist_yarg, gist_yarg_r, gnuplot, gnuplot2, gnuplot2_r, gnuplot_r,
#gray, gray_r, hot, hot_r, hsv, hsv_r, icefire, icefire_r, inferno, inferno_r, jet, jet_r, magma, magma_r, mako, mako_r,
#nipy_spectral, nipy_spectral_r, ocean, ocean_r, pink, pink_r, plasma, plasma_r, prism, prism_r, rainbow, rainbow_r, rocket, rocket_r,
#seismic, seismic_r, spring, spring_r, summer, summer_r, tab10, tab10_r, tab20, tab20_r, tab20b, tab20b_r, tab20c, tab20c_r,
#terrain, terrain_r, twilight, twilight_r, twilight_shifted, twilight_shifted_r, viridis, viridis_r, vlag, vlag_r, winter, winter_r sns.palplot(sns.color_palette('Reds', 10))
sns.palplot(sns.color_palette('Greens_r', 7)) #
# 分组颜色,同一个颜色成对出现
sns.palplot(sns.color_palette('Paired',7)) #参数可以为奇数
sns.palplot(sns.color_palette('Paired', 18))
2.设置调色盘
set_palette(palette, n_colors=None, desat=None, color_codes=False),使用Seaborn调色盘设置Matplotlib颜色循环
palette参数可设置为seaborn color paltte | matplotlib colormap | hls | husl
sns.set_palette('Greens')
sinplot()
3.亮度和饱和度
sns.hls_palette(n_colors=6, h=.01, l=.6, s=.65)
sns.husl_palette(n_colors=6, h=.01, s=.9, l=.65),两者表示亮度和饱和度的参数位置相反。
参数n_colors表示取几个色块,h表示第一个色块的颜色,l表示亮度,s表示饱和度,h、l、s取值[0,1]。
sns.palplot(sns.hls_palette(8,0.01,0.5,0.5))
sns.palplot(sns.husl_palette(8,0.03,0.8,0.8))
4.按线性增长设置颜色
cubehelix_palette(n_colors=6, start=0, rot=.4, gamma=1.0, hue=0.8,light=.85, dark=.15, reverse=False, as_cmap=False)
c_colors:色块个数
start:色块的起点颜色,[0,3]之间
rot:颜色的旋转角度
gamma:颜色的伽马值,值越大颜色越深
hue:饱和度,[0,1]之间
light和dark:亮度和深度,[0,1]之间
reverse:默认为False颜色由浅到深,True表示由深到浅
as_cmp:If True, return a matplotlib colormap instead of a list of colors
sns.palplot(sns.cubehelix_palette(8, gamma=1.5))
sns.palplot(sns.cubehelix_palette(8, start=1, rot=-0.75))
sns.palplot(sns.cubehelix_palette(8, start=2, rot=0, dark=0.5,light=0.9, reverse=True))
5.按颜色深浅设置颜色
light_palette(color, n_colors=6, reverse=False, as_cmap=False,input="rgb")和dark_palette(color, n_colors=6, reverse=False, as_cmap=False, input="rgb")
color_palette()中的颜色参数为调色盘,而light_palette()和dark_palette()中的color颜色参数就是单纯的颜色,例如对于蓝色,color_palette()需设置Blues,后两者参数为blue。
sns.palplot(sns.light_palette("red"))
sns.palplot(sns.dark_palette("red"))
sns.palplot(sns.light_palette("blue"))
sns.palplot(sns.dark_palette("blue", reverse=True))
6.设置分散颜色
diverging_palette(h_neg, h_pos, s=75, l=50, sep=10, n=6, center="light", as_cmap=False)
h_neg, h_pos:起始和终止颜色,[0,359]之间
s、l:饱和度和亮度,[0,100]之间
n:色块个数
center: 最中间颜色为浅色或者深色,{'light','dark'},默认为浅色
sns.palplot(sns.diverging_palette(0,150, s=60, l=20, n=8))
sns.palplot(sns.diverging_palette(300, 150, s=30, l=50, n=8,center='dark'))
sns.set_style("white")# 设置风格
fig = plt.figure(figsize=(18,5)) with sns.color_palette("Greens"): #设置局部调色盘
plt.subplot(131)
sinplot() sns.set_palette("husl") #对于多系列的图表,用不同颜色区分系列
plt.subplot(132)
sinplot() x = np.arange(25).reshape(5, 5)
cmap = sns.diverging_palette(200, 20, sep=20, as_cmap=True)
plt.subplot(133)
sns.heatmap(x, cmap=cmap) #显示热力图效果
图表可视化seaborn风格和调色盘的更多相关文章
- Python图表数据可视化Seaborn:1. 风格| 分布数据可视化-直方图| 密度图| 散点图
conda install seaborn 是安装到jupyter那个环境的 1. 整体风格设置 对图表整体颜色.比例等进行风格设置,包括颜色色板等调用系统风格进行数据可视化 set() / se ...
- Python图表数据可视化Seaborn:3. 线性关系数据| 时间线图表| 热图
1. 线性关系数据可视化 lmplot( ) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import ...
- Python图表数据可视化Seaborn:2. 分类数据可视化-分类散点图|分布图(箱型图|小提琴图|LV图表)|统计图(柱状图|折线图)
1. 分类数据可视化 - 分类散点图 stripplot( ) / swarmplot( ) sns.stripplot(x="day",y="total_bill&qu ...
- seaborn线性关系数据可视化:时间线图|热图|结构化图表可视化
一.线性关系数据可视化lmplot( ) 表示对所统计的数据做散点图,并拟合一个一元线性回归关系. lmplot(x, y, data, hue=None, col=None, row=None, p ...
- Python交互图表可视化Bokeh:5 柱状图| 堆叠图| 直方图
柱状图/堆叠图/直方图 ① 单系列柱状图② 多系列柱状图③ 堆叠图④ 直方图 1.单系列柱状图 import numpy as np import pandas as pd import matplo ...
- Python交互图表可视化Bokeh:1. 可视交互化原理| 基本设置
Bokeh pandas和matplotlib就可以直接出分析的图表了,最基本的出图方式.是面向数据分析过程中出图的工具:Seaborn相比matplotlib封装了一些对数据的组合和识别的功能:用S ...
- Python交互图表可视化Bokeh:3. 散点图
散点图 ① 基本散点图绘制② 散点图颜色.大小设置方法③ 不同符号的散点图 1. 基本散点图绘制 import numpy as np import pandas as pd import matpl ...
- Python交互图表可视化Bokeh:2. 辅助参数
图表辅助参数设置 辅助标注.注释.矢量箭头 参考官方文档:https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/annotations.html#col ...
- [原创工具] ListView 调色盘 (Free)
说明:ListView 调色盘,用来快速调整 ListView Style 的颜色,能导出 Style 本文,及另存 *.style 或 *.fsf 文件. 适用:Android, iOS, Wind ...
随机推荐
- egret的WebView实现
需求 在egret中嵌入网页,类似 . 网上大概有两种思路吧,一种是直接在body里面加入iframe,如:[Egret]里使用iframe标签达到内嵌多个web界面;另一种就是通过模仿htmlinp ...
- JavaScript基础-自己定义自己的函数(016)
把一个函数对象赋值给变量后,就可以通过这个变量再次定义函数,甚至可以在一个函数内部再次定义它自己: var scareMe = function () { alert("Boo!" ...
- Taro 3 正式版发布:开放式跨端跨框架解决方案
作者:凹凸曼 - yuche 从 Taro 第一个版本发布到现在,Taro 已经接受了来自于开源社区两年多的考验.今天我们很高兴地在党的生日发布 Taro 3(Taro Next)正式版,希望 Tar ...
- AdminLTE 2.4
https://jeesite.gitee.io/front/AdminLTE/2.4/index2.html
- IEEE754标准浮点格式
两种基本浮点格式:单精度和双精度.IEEE单精度格式具有24位有效数字,并总共占用32 位.IEEE双精度格式具有53位有效数字精度,并总共占用64位 两种扩展浮点格式:单精度扩展和双精度扩展.此标准 ...
- Web前端开发未来的六大趋势
说起Web前端开发想必你一定不会陌生,因为现在的前端开发学习的培训机构也是层出不穷.下面济南优就业IT培训给大家总结出了未来Web前端开发的六大趋势从中可以大致看出来Web前端未来的发展前景. 趋势一 ...
- Flask-实现下载功能
1. 接口返回真实的文件 这种情况比较简单, flask里带有此类api, 可以用send_from_directory和send_file. 核心代码如下: from flask import se ...
- 复杂链表的复制(剑指offer-25)
题目描述 输入一个复杂链表(每个节点中有节点值,以及两个指针,一个指向下一个节点,另一个特殊指针random指向一个随机节点),请对此链表进行深拷贝,并返回拷贝后的头结点.(注意,输出结果中请不要返回 ...
- Jmeter系列(43)- 详解 Jmeter 图形化 HTML 压测报告之 Charts 模块
如果你想从头学习Jmeter,可以看看这个系列的文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html Charts 介绍 包含了各种详细信息 ...
- cmder安装(window下好用的终端)
cmder下载地址:cmder官网 安装步骤: 下载cmder(cmder官网)并解压缩 配置环境变量 先配置CMDER_HOME(cmder.exe所在目录) 配置path:%CMDER_HOME% ...