风格的设置

5种背景格式

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
#5种主题风：'darkgrid','whitegrid','dark','white','ticks'
#ticks区别在于，坐标轴数字上延伸出了线
sns.set_style('whitegrid')
data=np.random.normal(size=(20,6))+np.arange(6)/2
# print(data,np.arange(6))
sns.boxplot(data=data)
plt.show()

图的外框线是否隐藏

sns.set_style('ticks')
sns.boxplot(data=data)
# sns.despine()# 默认值，仅去除上边和右边的框线
sns.despine(left=True)# 隐藏左边的框线
plt.show()

图离轴线的距离

sns.despine(offset=20)# offset：图离轴线的距离
plt.show()

整个程序-单独一个图风格设置

with sns.axes_style('darkgrid'):
    plt.subplot(211)
    sinplot()
plt.subplot(212)
sinplot()
plt.show()

调整图的横纵坐标标识的大小及线的粗细

# 设置不同的规格绘图元素比例:'paper','notebook','talk','poster'
sns.set_context('paper',font_scale=3,rc={'lines.linewidth':4}) # 设置不同的规格绘图元素比例
sinplot()
plt.show()

调色板

color_palette()能传入任何matplotlib里面的颜色 color_palette()不屑参数则默认颜色 set_palette()设置所有图的颜色

# 分类色板,默认深色
current_palette=sns.color_palette()
sns.palplot(current_palette)
plt.show()

#当区分的颜色较多时
#最常用的是'hls'的颜色空间，平均分为几分
#sns.palplot(sns.color_palette('hls',12))
#sns.color_palette('Paired',12)可以用'Paired'表示几对颜色
#plt.show()
data=np.random.normal(size=(20,12))+np.arange(12)/2
#sns.boxplot(data=data,palette=sns.color_palette('hls',12))
sns.boxplot(data=data,palette=sns.color_palette('Paired',12))
plt.show()

hls空间 ‘Paired’

#单独确定一个颜色：xkcd(需要了解命名方式)
#xkcd中包含了一套针对于RGB的命名，产生了954个随时通过xdcd_rgb字典中的命名颜色
plt.plot([0,1],[0,1],sns.xkcd_rgb['pale red'],lw=3)
plt.plot([0,1],[0,2],sns.xkcd_rgb['medium green'],lw=3)
plt.plot([0,1],[0,3],sns.xkcd_rgb['denim blue'],lw=3)
plt.show()

#连续色板
#色彩随着数据变换，比如数据越重要颜色越深
# sns.palplot(sns.color_palette('Blues'))#由浅到深
sns.palplot(sns.color_palette('Blues_r'))#颜色反转，由深到浅
plt.show()

#light_palette():浅色系和dark_palette()：深色系调用定制连续调色板¶
# sns.palplot(sns.dark_palette('purple',n_colors=12))
x,y=np.random.multivariate_normal([0,0],[[1,-0.5],[-0.5,1]],size=300).T
pal=sns.dark_palette('green',as_cmap=True)
sns.kdeplot(x,y,cmap=pal)
plt.show()