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seaborn 简要使用

seaborn 简要使用

作者: link_start | 来源:发表于2019-09-30 18:43 被阅读0次

    seaborn中文文档

    seaborn 是matplotlib.pyplot 一种补充配色显示的包,
    主要绘图功能调用matplotlibl。
    数据组织pandas

    风格选择

    sns.set(style="whitegrid")
    
    # 去掉多余的线 可去掉上边框 有边框
    sns.despine()
    

    可选风格:
    1.darkgrid(灰色网格)
    2.whitegrid(白色网格)
    3.dark(黑色)
    4.white(白色)
    5.ticks(十字叉)

    二维图

    import pandas as pd
    import seaborn as sns
    
    ## list 转换未pd 格式,seaborn 可以直接接受清洁的pd数据绘图
    data = pd.DataFrame(ll, columns=[head[0], head[1], "$P_{a}$", head[3], head[4]])
    
    
    sns.lineplot(data=data,  linewidth=2) #线图 会根据不同的data列数绘制多条折线
    
    sns.distplot(data) #单变量直方图  
    sns.jointplot(x="A", y="B", data=data)#双变量 散点图 A B为pd 列名
    
    
    
    #散点图 x = ,y =  接收pd列名标签 作为散点图的x 轴和y轴
    #hue = 接收pd列名标签 会在图中根据取值不同显现不同颜色。
    #hue_order  接收一个列表 , hue的排列 
    #size =  接收pd列名标签, 会在图中显示不同大小
    sns.scatterplot(x=head[int(llc[0])], y=head[int(llc[1])],
                            hue=head[4], size="$P_{a}$",
                            hue_order=clarity_ranking,
                            sizes=(1, 50), linewidth=0,
                            data=data, ax=ax)
    # 柱状图
    flatui = ["#3498db"] # 配色
    ax =sns.barplot(x = "C",y="A",data=data,ci=0, palette=sns.color_palette(flatui))
    
    
     plt.savefig() #保存图片
    

    三维图

    采用 Axes3D 绘制3D图

    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    ax = plt.subplot(111, projection='3d')  # 
    ax.scatter(ll_11, ll_12, ll_13, c=["#2D1E3E" for x in range(0,len(ll_11))],alpha=0.6)  # 绘制数据点
    ax.set_zlabel('Z')  # 坐标轴
    ax.view_init(elev=jj, azim=ii) #观察视角,实际使用发现 azim是横向角度,elev纵向角度
    
        for i in range(0, 360, 10):
            print(ii)
            for j in range(0,360,10):
                print(j)
                ax.view_init(elev=j, azim=i)
                plt.savefig("data2/movie"+str(i) + str(j) + ".png")
    
    

    由于seaborn调用matplotlib 绘图,轴的设置可以直接用seaborn

           plt.ylabel("$P_{c}$")  #matplotlib  设置轴label  可用latex格式
            plt.xlabel("$P_{i}$")
            ax.tick_params(axis='y', labelsize=15)  #设置轴字体
            ax.tick_params(axis='x', labelsize=15)
            ax.set_xlabel("$P_{c}$", fontsize=15)
            ax.set_ylabel("$P_{i}$", fontsize=15)
          ax.set_title('Correlation between features', fontsize=18, position=(0.5, 1.05)) #设置标题  
            plt.ylim(-11, 16) #限制轴的取值范围
        plt.xlim(0, 500)
     # 将y轴或x轴进行逆序
        ax.invert_yaxis()
        # ax.invert_xaxis()
    

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