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:

  1. deep
  2. muted
  3. pastel
  4. bright
  5. dark
  6. 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

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