Python数据可视化三部曲之 Seaborn 从上手到上头
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1. 安装 seaborn
安装：
pip install seaborn
导入：
import seaborn as sns
2.准备数据
正式开始之前我们先用如下代码准备一组数据，方便展示使用。
///
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) df1 = pd.DataFrame( {'数据序号': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12], '厂商编号': ['001', '001', '001', '002', '002', '002', '003', '003', '003', '004', '004', '004'], '产品类型': ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'AAA', 'BBB', 'CCC', 'AAA', 'BBB', 'CCC', 'AAA', 'BBB', 'CCC'], 'A属性值': [40, 70, 60, 75, 90, 82, 73, 99, 125, 105, 137, 120], 'B属性值': [24, 36, 52, 32, 49, 68, 77, 90, 74, 88, 98, 99], 'C属性值': [30, 36, 55, 46, 68, 77, 72, 89, 99, 90, 115, 101] } ) print(df1)
生成一组数据如下：
3.背景与边框
3.1 设置背景风格
设置风格使用的是sns.set_style()方法，且这里内置的风格，是用背景色表示名字的，但是实际内容不限于背景色。
sns.set_style()
可以选择的背景风格有：
- whitegrid 白色网格
- dark 灰色背景
- white 白色背景
- ticks 四周带刻度线的白色背景
sns.set()
sns.set_style(“darkgrid”)
sns.set_style(“whitegrid”)
sns.set_style(“dark”)
sns.set_style(“white”)
sns.set_style(“ticks”)
其中sns.set()表示使用自定义样式，如果没有传入参数，则默认表示灰色网格背景风格。如果没有set()也没有set_style()，则为白色背景。
一个可能的bug：使用relplot()方法绘制出的图像，"ticks"样式无效。
3.3 其他
seaborn库是基于matplotlib库而封装的，其封装好的风格可以更加方便我们的绘图工作。而matplotlib库常用的语句，在使用seaborn库时也依然有效。
关于设置其他风格相关的属性，如字体，这里有一个细节需要注意的是，这些代码必须写在sns.set_style()的后方才有效。如将字体设置为黑体（避免中文乱码）的代码：
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]
如果在其后方设置风格，则设置好的字体会设置的风格覆盖，从而产生警告。其他属性也同理。
3.2 边框控制
sns.despine()方法
# 移除顶部和右部边框，只保留左边框和下边框 sns.despine() # 使两个坐标轴相隔一段距离（以10长度为例） sns.despine(offet=10,trim=True) # 移除左边框 sns.despine(left=True) # 移除指定边框 （以只保留底部边框为例） sns.despine(fig=None, ax=None, top=True, right=True, left=True, bottom=False, offset=None, trim=False)
4. 绘制 散点图
使用seaborn库 绘制散点图，可以使用replot()方法，也可以使用scatter()方法。
replot方法的参数kind默认是’scatter’，表示绘制散点图。
hue参数表示 在该一维度上，用颜色区分
①对A属性值和数据序号绘制散点图，红色散点，灰色网格，保留左、下边框
sns.set_style(‘darkgrid’)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]
sns.relplot(x=‘数据序号’, y=‘A属性值’, data=df1, color=‘red’)
plt.show()
②对A属性值和数据序号绘制散点图，散点根据产品类型的不同显示不同的颜色，
白色网格，左、下边框：
sns.set_style(‘whitegrid’)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]
sns.relplot(x=‘数据序号’, y=‘A属性值’, hue=‘产品类型’, data=df1)
plt.show()
③将A属性、B属性、C属性三个字段的值用不同的样式绘制在同一张图上（绘制散点图），x轴数据是[0,2,4,6,8…]
ticks风格（四个方向的框线都要），字体使用楷体
sns.set_style(‘ticks’)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
df2 = df1.copy()
df2.index = list(range(0, len(df2)*2, 2))
dfs = [df2[‘A属性值’], df2[‘B属性值’], df2[‘C属性值’]]
sns.scatterplot(data=dfs)
plt.show()
5. 绘制 折线图
使用seaborn库绘制折线图， 可以使用replot()方法，也可以使用lineplot()方法。
5.1 使用 replot()方法
sns.replot()默认绘制的是散点图，绘制折线图只需吧参数kind改为"line"。
①
需求：绘制A属性值与数据序号的折线图，
灰色网格，全局字体为楷体；并调整标题、两轴标签 的字体大小，
以及坐标系与画布边缘的距离（设置该距离是因为字体没有显示完全）：
sns.set(rc={‘font.sans-serif’: “STKAITI”})
sns.relplot(x=‘数据序号’, y=‘A属性值’, data=df1, color=‘purple’, kind=‘line’)
plt.title(“绘制折线图”, fontsize=18)
plt.xlabel(‘num’, fontsize=18)
plt.ylabel(‘A属性值’, fontsize=16)
plt.subplots_adjust(left=0.15, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9)
plt.show()
②
需求：绘制不同产品类型的A属性折线（三条线一张图），whitegrid风格，字体楷体。
sns.set_style(“whitegrid”)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
sns.relplot(x=‘数据序号’, y=‘A属性值’, hue=‘产品类型’, data=df1, kind=‘line’)
plt.title(“绘制折线图”, fontsize=18)
plt.xlabel(‘num’, fontsize=18)
plt.ylabel(‘A属性值’, fontsize=16)
plt.subplots_adjust(left=0.15, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9)
plt.show()
③
需求：将A属性、B属性、C属性三个字段的值用不同的样式绘制在同一张图上（绘制折线图），x轴数据是[0,2,4,6,8…]
darkgrid风格（四个方向的框线都要），字体使用楷体，并加入x轴标签，y轴标签和标题。边缘距离合适。
sns.set_style(‘darkgrid’)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
df2 = df1.copy()
df2.index = list(range(0, len(df2)*2, 2))
dfs = [df2[‘A属性值’], df2[‘B属性值’], df2[‘C属性值’]]
sns.relplot(data=dfs, kind=“line”)
plt.title(“绘制折线图”, fontsize=18)
plt.xlabel(‘num’, fontsize=18)
plt.ylabel(‘A属性值’, fontsize=16)
plt.subplots_adjust(left=0.15, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9)
plt.show()
③
多重子图
横向多重子图 col
sns.set_style(‘darkgrid’)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
ssns.relplot(data=df1, x=“A属性值”, y=“B属性值”, kind=“line”, col=“厂商编号”)
plt.subplots_adjust(left=0.05, right=0.95, bottom=0.1, top=0.9)
plt.show()
纵向多重子图 row
sns.set_style(‘darkgrid’)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
sns.relplot(data=df1, x=“A属性值”, y=“B属性值”, kind=“line”, row=“厂商编号”)
plt.subplots_adjust(left=0.15, right=0.9, bottom=0.1, top=0.95)
plt.show()
5.2 使用 lineplot()方法
使用lineplot()方法绘制折线图，其他细节基本同上，示例代码如下：
sns.set_style(‘darkgrid’)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
sns.lineplot(x=‘数据序号’, y=‘A属性值’, data=df1, color=‘purple’)
plt.title(“绘制折线图”, fontsize=18)
plt.xlabel(‘num’, fontsize=18)
plt.ylabel(‘A属性值’, fontsize=16)
plt.subplots_adjust(left=0.15, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9)
plt.show()
sns.set_style(‘darkgrid’)
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]
df2 = df1.copy()
df2.index = list(range(0, len(df2)*2, 2))
dfs = [df2[‘A属性值’], df2[‘B属性值’], df2[‘C属性值’]]
sns.lineplot(data=dfs)
plt.title(“绘制折线图”, fontsize=18)
plt.xlabel(‘num’, fontsize=18)
plt.ylabel(‘A属性值’, fontsize=16)
plt.subplots_adjust(left=0.15, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9)
plt.show()
