Seaborn数据可视化（二）

Seaborn将Matplotlib的参数划分为两个独立的组合，第一组用于设置绘图的外观风格，第二组用于将绘图的各种元素按比例缩放。控制这些参数的接口主要有两对方法：

• 控制风格：axes_style(),set_style()；
• 缩放绘图：plotting_context()，set_context()。

1.Seaborn风格设置

1.1 主题设置

set_style()用于设置主题，Seaborn有5个预设的主题，以下是这5个预设主题的简要介绍：

• “darkgrid”：深色网格主题，具有灰色背景和暗色网格线，在绘制时可以提供良好的对比度和可读性。
  
• “whitegrid”：白色网格主题，类似于"darkgrid"，但背景是白色的，适用于需要明亮背景的情况。
  
• “dark”：深色背景主题，具有漆黑的背景和浅色文本，适用于在黑暗环境中查看图形。
  
• “white”：白色背景主题，与"dark"相反，具有白色背景和深色文本，适用于明亮的环境。
  
• “ticks”：轴刻度线主题，具有刻度线和标签，适用于显示轴上的刻度线和标签。
  

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()
sns.set_style("white") #设置主题 
sinplot()

结果图：

1.2 轴线设置

sinplot()
sns.despine(offset = 20, trim = True)

sns.despine()是seaborn库中的一个函数，用于移除绘图中的轴线（spines）。该函数提供了一些参数来控制轴线的移除方式。其中，offset参数用于调整轴线和绘图区域的距离，trim参数用于控制是否根据实际的数据范围截取轴线。

结果图：

1.3 移除轴线

sinplot()
sns.despine(left = True,bottom = True)

结果图：

1.4 使用字典传递函数

sns.set_style("darkgrid", {"axes.facecolor": ".9"})
sinplot()

结果图：

2.设置绘图元素比例

2.1 设置绘图元素比例paper

sns.set_context("paper")
sinplot()

结果图:

2.2 设置绘图元素比例poster

sns.set_context("poster")
sinplot()

结果图：

2.3 设置绘图元素比例notebook

sns.set_context("notebook", font_scale = 1.8, rc = {"lines.linewidth": 1.5})
sinplot()

结果图：