Seaborn 主题

Seaborn 是由斯坦福大学提供的一个Python库，经常被用于在Python中制作更加赏心悦目的统计图形，它构建在Matplotlib之上，支持Numpy和Pandas的DataFrame类型，也支持来自于SciPy和SatasModels的统计结果，Seaborn模块是Matplotlib的极好的补充。
Matplotlib的自动化程度非常高，掌握如何设置系统以获得一个具有吸引力的图表并不容易，为了优化Matplotlib图表的外观，Seaborn模块自带许多定制主题和高级接口。Seaborn模块可以用尽可能少的代码和参数绘制尽可能漂亮的图表。
Pandas主要是用来进行数据探索而不是可视化，只有当可视化工作只需要调整少量参数时才用Pandas实现。Pandas 进行自定义可视化，实际上是用底层的Matplotlib进行绘图，需要对Matplotlib 有较深的了解。
若画图时需要个性化修改一些图的属性时，用Seaborn更加合适。因为Seaborn提供了一些简单的API来直接可视化数据，不需要进行参数的理解。
为了控制Matplotlib图表的外观，Seaborn模块自带许多定制的主题和高级的接口。Seaborn默认浅灰色背景与白色网络线，如图10.29所示。
Seaborn应用set()函数通过设置参数可以设置背景，调色板等确定主题，其主要参数如下：

set(context='notebook', style='darkgrid', palette='deep', font='sans-serif', 
    font_scale=1, color_codes=True, rc=None)

style ：Seaborn中有五种可供选择的主题：darkgrid（灰色网格）、whitegrid（白色网格）、dark（黑色）、white（白色）和ticks（十字）。显示效果如图10.30所示。

import matplotlib.pyplot as plt   # 导入matplotlib库
import numpy as np
 def sinplot(flip=1):
    x=np.linspace(0,14,100)
    for i in range (1,7):
        plt.plot(x,np.sin(x+i*.5)*(7-i)*flip)
sinplot()
plt.show()

Matplotlib绘图

import seaborn as sns   # 导入seaborn库
sns.set()  #用缺省参数确定主题
sinplot()
plt.show()

Seaborn缺省主题绘图
context：绘制参数，其值为None或{paper, notebook, talk, poster}中的一种，与plotting_context()相同。缺省值为’notebook’。

import matplotlib.pyplot as plt   # 导入matplotlib库
import seaborn as sns   # 导入seaborn库
import numpy as np
def sinplot(flip=1):
    x=np.linspace(0,14,100)
    for i in range (1,7):
        plt.plot(x,np.sin(x+i*.5)*(7-i)*flip)
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.set(context='paper',style='darkgrid')
plt.subplot(2, 2, 1)
sinplot()
plt.title('paper')
sns.set(context='talk',style='whitegrid')
plt.subplot(2, 2, 2)
sinplot()
plt.title('talk')
sns.set(context='talk',style='dark')
plt.subplot(2, 2, 3)
sinplot()
plt.title('poster')
sns.set(context='notebook',style='ticks')
plt.subplot(2, 2, 4)
sinplot()
plt.title('notebook')
plt.show()