Seaborn图形可视化库
一、绘图
1)快速生成图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt def sinplot(filp=):
x = np.linspace(,,)
for i in range(,):
plt.plot(x,np.sin(x + i * ) * ( - i) * filp)
sinplot()
plt.show()
特别注意: 在ipython中,在导入模块前引用 %matplotlib inline 可替代plt.show()
在pycharm中不支持 %matplotlib inline 。所有只能 plt.show() 来展示图
sns.set() 默认风格
2)去掉上面,和右边的多余的线。sns.despine()
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt def sinplot(filp=):
x = np.linspace(,,)
for i in range(,):
plt.plot(x,np.sin(x + i * ) * ( - i) * filp)
sinplot()
sns.despine()
plt.show()
3)风格的展示。调试的是背景
sns.set_style('whitegrid')
5种主题风格
darkgrid
whitegrid
dark
white
ticks
示例一:sns.set_style('whitegrid')
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set_style('whitegrid')
data = np.random.normal(size=(,)) + np.arange() /
sns.barplot(data=data)
plt.show()
示例二:sns.set_style('darkgrid')
示例三:sns.barplot(data=data)
4)可以设置离轴线的距离。sns.despine(offset=10)
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set_style('whitegrid') data = np.random.normal(size=(,)) + np.arange() /
sns.violinplot(data)
sns.despine(offset=) # 离轴线的距离
plt.show()
5)隐藏左边的轴线。sns.despine(left=True)
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt data = np.random.normal(size=(,)) + np.arange() /
sns.set_style('whitegrid')
sns.boxplot(data=data,palette='deep')
sns.despine(left=True)
plt.show()
6)指定多种风格。with里面,with外面
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt with sns.axes_style("darkgrid"): # with里面指定一个风格
plt.subplot()
sinplot()
plt.subplot() # 外面指定别的风格
sinplot(-)
plt.show()
7、了解。设置线粗细,坐标文件大小等
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt sns.set()
sns.set_context("paper") # 绘制图的大小 :sns.set_context("talk"),poster,notebook
# sns.set_context("paper",font_scale=1.5,rc={"lines.linewidth":2.5})
# font_scale=1.5,坐标文字的大小。rc={"lines.linewidth":2.5} 线的粗细
plt.figure(figsize=(,))
sinplot()
plt.show()
二、调色板
1)快速生成调色板
调色板
color_palette() 能传入任何Matplotlib所支持的颜色
color_palette() 不写参数则默认颜色
set_palette() 设置所有图的颜色
示例
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(rc = {"figure.figsize":(,)})
current_palette = sns.color_palette()
sns.palplot(current_palette)
plt.show()
6个默认的颜色循环主题:deep,muted,pastel,bright,dark,colorblind
2)当需要更多颜色主题的时候,调用画板。sns.color_palette("hls",8)
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(rc = {"figure.figsize":(,)})
current_palette = sns.color_palette("hls",)
sns.palplot(current_palette)
plt.show()
3)设置颜色的饱和度和亮度。sns.hls_palette(8,l=.2,s =.8)
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(rc = {"figure.figsize":(,)})
sns.palplot(sns.hls_palette(,l=.,s =.)) # 注意,前面有小点。饱和度 l=.,亮度 s =.
plt.show()
l ==》亮度 lightness
s ==》饱和 saturation
4)相近颜色的对比色。sns.color_palette("Paired",8)
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(rc = {"figure.figsize":(,)})
sns.palplot(sns.color_palette("Paired",)) # 相近颜色的对比色。sns.color_palette("Paired",)
plt.show()
5)将颜色传入绘制的图形中
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.normal(size=(,)) + np.arange() /
sns.boxplot(data=data,palette=sns.color_palette("hls",))
plt.show()
6)使用xkcd颜色来命令颜色
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(rc = {"figure.figsize":(,)})
plt.plot([,],[,], sns.xkcd_rgb["pale red"], lw=)
plt.plot([,],[,], sns.xkcd_rgb["medium green"], lw=)
plt.plot([,],[,], sns.xkcd_rgb["denim blue"], lw=)
plt.show()
plt.close()
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字典中的命令颜色
7)列表传值绘制多种颜色
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(rc = {"figure.figsize":(,)})
colors = ["windows blue",'amber',"greyish","faded green","dusty purple"]
sns.palplot(sns.xkcd_palette(colors))
plt.show()
plt.close()
8)连续渐变色画板。sns.palplot(sns.color_palette("Blues"))
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(rc = {"figure.figsize":(,)})
sns.palplot(sns.color_palette("Blues"))
plt.show()
plt.close()
默认由浅变深。如果需要翻转渐变色Blues_r 即可
9)cubehelix_palette()调色板。色调线性变换。sns.color_palette("cubehelix",8)
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(rc = {"figure.figsize":(,)})
sns.palplot(sns.color_palette("cubehelix",))
plt.show()
plt.close()
10)在这个区间颜色的变化。sns.cubehelix_palette(8,start=.5,rot=-.75)
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(rc = {"figure.figsize":(,)})
sns.palplot(sns.cubehelix_palette(,start=.,rot=-.)) # 在这个区间颜色的变化
plt.show()
plt.close()
11)定制连续的调色板
示例:sns.light_palette("green")
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(rc = {"figure.figsize":(,)})
sns.palplot(sns.light_palette("green")) # 定制连续的调色板
plt.show()
plt.close()
示例:sns.dark_palette("purple")
示例: sns.light_palette("navy",reverse=True)
示例:渐变色的另一种方法。sns.light_palette((210,90,60),input="husl")
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(rc = {"figure.figsize":(,)})
sns.palplot(sns.light_palette((,,),input="husl")) # 定制连续的调色板
plt.show()
plt.close()
12)利用渐变色绘制海拔
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(rc = {"figure.figsize":(,)})
x,y = np.random.multivariate_normal([,],[[,-.],[-.,]],size=).T
print(x)
print(y)
pal = sns.dark_palette("green",as_cmap=True)
sns.kdeplot(x,y,cmap=pal)
plt.show()
plt.close()
Seaborn图形可视化库的更多相关文章
- E-Form++图形可视化源码库新增同BCGSoft的Ribbon结合示例
2015年11月20日,来自UCanCode E-Form++源码库的开发团队消息,E-Form++正式提供了同BCGSoft的Ribbon界面风格相结合的示例,如下图: 下载此示例请访问: http ...
- Pycon 2017: Python可视化库大全
本文首发于微信公众号“Python数据之道” 前言 本文主要摘录自 pycon 2017大会的一个演讲,同时结合自己的一些理解. pycon 2017的相关演讲主题是“The Python Visua ...
- Python可视化库
转自小小蒲公英原文用Python可视化库 现如今大数据已人尽皆知,但在这个信息大爆炸的时代里,空有海量数据是无实际使用价值,更不要说帮助管理者进行业务决策.那么数据有什么价值呢?用什么样的手段才能把数 ...
- Seaborn数据可视化入门
在本节学习中,我们使用Seaborn作为数据可视化的入门工具 Seaborn的官方网址如下:http://seaborn.pydata.org 一:definition Seaborn is a Py ...
- 推荐12个最好的 JavaScript 图形绘制库
众多周知,图形和图表要比文本更具表现力和说服力.图表是数据图形化的表示,通过形象的图表来展示数据,比如条形图,折线图,饼图等等.可视化图表可以帮助开发者更容易理解复杂的数据,提高生产的效率和 Web ...
- Vis.js – 基于浏览器的动态 JavaScript 可视化库
Vis.js 是一个动态的,基于浏览器的可视化库.该库被设计为易于使用,能处理大量的动态数据.该库由以下几部分组成:一是数据集和数据视图,基于灵活的键/值数据集,可以添加,更新和删除项目,订阅数据集变 ...
- 动态可视化库Vis.js:社交关系谱
Form Here:http://code.csdn.net/news/2819345 Vis.js 是一个动态的.基于浏览器的可视化库,可处理大量的动态数据并能与这些数据进行交互操作.该项目是由Al ...
- python 可视化库
在做titanic分析的过程中,看了一些大神的想法,发现在分析数据的过程中,许多大神会使用到seaborn,plotly这些库,而我等小白仅仅知道matplotlib这个唯一的数据可视化库而已.上网查 ...
- 5-1可视化库Seabon-整体布局风格设置
In [1]: import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot a ...
随机推荐
- 完整性约束&外键变种三种关系&数据的增删改
完整性约束 本节重点: not null 与 default unique primary auto_increment foreign key 一.介绍 约束条件与数据类型的宽度一样,都是可选参数 ...
- zabbix监控指定端口
生产上经常会监控某些具体端口状态,下面介绍具体步骤: 主机名 ip 操作系统 zabbix版本 zabbix-server 172.27.9.63 Centos7.3.1611 zabbix_serv ...
- pta l2-4(这是二叉搜索树吗?)
题目链接:https://pintia.cn/problem-sets/994805046380707840/problems/994805070971912192 题意:给定n以及n个整数,问该序列 ...
- 去7JAVA
public static void main(String args){ for(int i=1;i<100;i++){ if(i%7!=0 && i %10!=7 & ...
- ThreaLocal
ThreadLocal概念:线程局部变量,是一种多线程间并发访问变量的解决方案.与其synchronized等加锁的方式不同,ThreadLocal完全不提供锁,而使用以空间换时间的手段,为每个线程提 ...
- TZOJ 3295 括号序列(区间DP)
描述 给定一串字符串,只由 “[”.“]” .“(”.“)”四个字符构成.现在让你尽量少的添加括号,得到一个规则的序列. 例如:“()”.“[]”.“(())”.“([])”.“()[]”.“()[( ...
- [剑指Offer]判断一棵树为平衡二叉树(递归)
题目链接 https://www.nowcoder.com/practice/8b3b95850edb4115918ecebdf1b4d222?tpId=0&tqId=0&rp=2&a ...
- GridView中CheckBox单击事件(oncheckedchanged)
在GridView中加入 CheckBox控件,想通过单击选中出现如下图所示效果: 具体做法是: 前台GV部份省掉.只加关键的CheckBox部份. view plaincopy to clipboa ...
- sqlserver DBA面试题
1.sqlserver 2008 R2 on windows server 2008 R2群集中,有节点A.B,现在需要停机新添加一个节点C进来替换现有节点B,请列出必要的步骤. 2.sqlserve ...
- Quartz代码及配置详解(转)
Quartz可以用来做什么? Quartz是一个任务调度框架.比如你遇到这样的问题 想每月25号,信用卡自动还款 想每年4月1日自己给当年暗恋女神发一封匿名贺卡 想每隔1小时,备份一下自己的爱情动作片 ...