seaborn.set

时间: 2023-11-06 18:59:27 浏览: 88

seaborn基本使用

1.关系图-散点图的绘制 2.关系图-折线图的绘制 3.分类图-分类散点图的绘制 4.分类图-分类分布图的绘制 5.分类图-分类统计图的绘制 6.分布图-单一变量分布图的绘制 7.分布图-二变量分布图的绘制 8.分布图-pairplot分布图的绘制 9.线性回归-线性回归图的绘制 10.FacetGrid绘图-FacetGrid讲解（1） 11.FacetGrid绘图-FacetGrid讲解（2） 12.FacetGrid绘图-FacetGrid讲解（3） 13.seaborn样式和风格设置 14.调色盘-调色盘的使用和定性调色盘 15.调色盘-连续和离散调色盘 16.作业-seaborn作业 seaborn库是Python数据分析和可视化领域的一个重要工具，它基于matplotlib库，提供了一系列预设的样式和便捷的绘图函数，使得数据可视化更加美观且简单。安装seaborn可以通过pip或conda命令轻松完成。在seaborn中，关系图主要用于展示数据中不同变量之间的关联。散点图和折线图是常见的关系图类型。`seaborn.replot()`是一个多功能函数，可绘制散点图和折线图，通过`kind`参数切换绘图类型。例如，`scatterplot()`是`relplot(kind='scatter')`的特例，`lineplot()`则是`relplot(kind='line')`的特例。 1. 散点图的绘制：散点图用于展示两个数值变量的关系，例如在`tips`数据集上，通过`sns.relplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)`可以创建一个散点图，显示消费总额与小费之间的关系。 2. hue参数的使用： `hue`参数允许我们按照第三个分类变量改变点的颜色，如`sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue="day", data=tips)`，可以显示不同日期（day）下消费与小费的关系，并用不同颜色区分。 3. col和row参数： `col`和`row`参数可以将图表根据某个分类变量的值拆分为多列或多行。例如，通过`sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue="day", col="time", data=tips)`，可以将午餐和晚餐的消费与小费关系分别显示在两列中，若进一步加入`row="sex"`，则会根据性别将图表分行显示。 4. 指定列的数量：使用`col_wrap`参数可以指定每行显示的列数，如`sns.relplot(x="total_bill", y="tip", col="day", col_wrap=2, data=tips)`，限制每一行显示两列图表。折线图的绘制同样可以通过`relplot()`实现，通过设置`kind="line"`，如`sns.relplot(x="timepoint", y="signal", kind="line", data=fmri)`，可以绘制时间点与信号强度的关系。此外，可以结合`hue`, `col`和`style`参数来增加更多的信息，如事件(event)的颜色和线条样式。分类图是展示分类变量的分布或比较。seaborn提供了多种分类图的绘制方法，包括分类散点图、分类分布图和分类统计图，这些图表可以帮助我们理解数据在类别间的分布差异。例如，可以使用`catplot()`或`stripplot()`等函数绘制这些图形。分布图用于展现单个或两个变量的分布情况。`distplot()`用于单变量分布，`pairplot()`用于展示两变量间的联合分布。`pairplot`特别适用于探索数据集中的所有变量对之间的关系。线性回归图通过`sns.lmplot()`创建，用于直观地表示两个变量间的线性关系。 `FacetGrid`是一个强大的工具，允许在网格布局中绘制多个子图。通过`FacetGrid()`函数，我们可以控制每个子图的大小、排列和数据映射，以实现复杂的多图布局。 seaborn的样式和风格设置允许用户自定义图表的整体外观，包括颜色、线条样式、字体等。调色盘功能可以让我们选择或定制颜色方案，seaborn提供了定性、连续和离散的调色板供选择。 seaborn库为数据可视化提供了丰富的功能，无论是简单的散点图、折线图，还是复杂的分类图和分布图，甚至是高级的多图布局和线性回归分析，都能通过简洁的代码实现。对于需要在数据分析报告或研究中展示数据关系和分布的用户来说，seaborn是一个不可多得的工具。

seaborn.set是Seaborn库中用来设置绘图风格的函数。通过seaborn.set函数可以设置绘图的背景色、风格、字型、字体等参数。使用该函数可以使得绘图更加美观和符合个人审美需求。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [jupyter notebook第七章seaborn库的一些案例分析加相关函数的解析](https://blog.csdn.net/m0_56006701/article/details/128042233)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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import seaborn as snssns.set()

# Set Seaborn Style sns.set(style='white', context='notebook', palette='deep')

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