Seaborn数据可视化（一）

1.seaborn简介

Seaborn是一个用于数据可视化的Python库，它是建立在Matplotlib之上的高级绘图库。Seaborn的目标是使绘图任务变得简单，同时产生美观且具有信息含量的图形。

Seaborn提供了一组针对统计数据可视化的高级函数和主题样式，使得绘制各种类型的统计图形变得简单而快捷。它支持的统计图形包括常见的折线图、柱状图、散点图、箱线图、核密度图等。此外，Seaborn还提供了对分类数据的特殊支持，可以轻松地绘制分组条形图、小提琴图等图形。

Seaborn还具有内置的主题样式，可以轻松地调整图形的外观，使其更具专业和一致性。此外，Seaborn还提供了对数坐标轴、颜色调色板、处理缺失数据等功能的支持，进一步增强了可视化的灵活性和表现力。

要使用Seaborn，你需要先安装它并导入相应的库。你可以使用pip命令在Python环境中安装Seaborn：`pip install seaborn`。安装完成后，你可以使用`import seaborn as sns`导入Seaborn库并开始使用它的函数和方法来绘制统计图形。

seaborn中共有5个大类21种绘图，具体如下：

2.Seaborn绘图风格设置

Seaborn通过set函数实现风格设置。set函数的格式如下：

seaborn.set(style=None, palette=None, font='sans-serif', font_scale=1, color_codes=False, rc=None)

21.参数说明：

• style：指定图形的整体风格，可以是预定义的风格名称，如：“whitegrid”、“darkgrid”、“ticks”，或者是自定义的字典形式的设置。默认值为None，表示使用默认的风格。
• palette：指定颜色调色板，可以是预定义的调色板名称，如：“deep”、“muted”、"bright"等，也可以是自定义的颜色列表或色彩空间对象。默认值为None，表示使用默认的调色板。
• font：指定字体族名称或者字体列表。默认为’sans-serif’，即无衬线字体。
• font_scale：指定字体的缩放比例。默认为1，表示使用默认字体大小。
• color_codes：是否使用颜色代码（例如：‘#FF0000’）而不是命名的颜色。默认为False，表示使用命名的颜色。
• rc：一个字典类型的参数，用于覆盖其他参数的设置。

需要注意的是，seaborn.set函数通常在导入seaborn库后的最开始调用，用于设置全局绘图参数，保证整个绘图过程中所使用的样式和参数的一致性。也可以在特定的绘图函数中通过参数覆盖全局设置。

2.2 示例：

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sinplot(flip = 2):
    x = np.linspace(0,20, 50)
    for i in range(1,5):
        plt.plot(x, np.cos(x + i * 0.8) * (9 - 2*i) * flip)
sinplot()

结果图:

没有使用seabron.set进行风格设置之前，运行结果为Matplotlib默认参数下的绘制风格，接下来使用 seabron.set进行风格设置。

sns.set(style = 'darkgrid',font_scale = 1.5)
sinplot()

结果图：

如果需要转换为seaborn默认的绘图风格，只需要调用sns.set()方法即可。

sns.set()
sinplot()

结果图: