axes_style()和set_style()的区别

`axes_style()`和`set_style()`都是用于设置Seaborn图形的样式的函数，但它们的作用对象和范围不同。

`axes_style()`是用于设置坐标轴样式的函数，它的作用对象是单个坐标轴，可以设置坐标轴的线宽、线型、颜色等参数，以及坐标轴上的刻度线和标签的大小、颜色等参数。`axes_style()`函数的返回值是一个字典，包含了一组坐标轴样式参数的键值对，可以通过这些键值对来设置坐标轴的样式。

`set_style()`是用于设置整个图形的样式的函数，它的作用范围是整个图形，可以设置图形的背景色、字体、网格线、坐标轴线等参数。`set_style()`函数的参数是一个字符串，表示要使用的样式，可以选择预设的几种样式，如："darkgrid"、"whitegrid"、"dark"、"white"、"ticks"等，也可以自定义样式。

因此，`axes_style()`和`set_style()`的区别在于它们的作用对象和作用范围不同，`axes_style()`作用于单个坐标轴，`set_style()`作用于整个图形。

相关问题

axes_style

axes_style是seaborn库中的一个函数，用于设置绘图风格。可以通过传递一个字典参数来修改风格的各个属性。这些属性包括轴的颜色、网格的颜色、文本的颜色等等。通过调用sns.axes_style()函数可以查看可用的字典参数。该函数常与with语句一起使用，以临时设置绘图风格。另外，我们还可以使用sns.set()函数来设置图形的全局风格。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python数据可视化之Seaborn（一）：画风设置](https://blog.csdn.net/qq_35149632/article/details/104333717)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [【Seaborn】绘图工具的魅力](https://blog.csdn.net/m0_53088614/article/details/121780359)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

dog_image_paths = 'dog vs cat/dataset/training_set/dogs' dog_images = os.listdir(dog_image_paths) new_style = {'grid': False} plt.rc('axes', **new_style) _, ax = plt.subplots(3, 3, sharex='col', sharey='row', figsize=(12, 12)) for i in range(9): image = dog_images[i] img = plt.imread( dog_image_paths + '/' + image) ax[i // 3, i % 3].imshow(img)

这段代码是用来读取狗的图像数据，并将其显示在一个 3x3 的图像网格中。具体解释如下：

- `dog_image_paths` 是存放狗图像数据的路径。
- `dog_images = os.listdir(dog_image_paths)` 读取 `dog_image_paths` 中的所有图像文件名，并存储在 `dog_images` 列表中。
- `new_style = {'grid': False}` 定义一个新的样式字典，其中 `grid` 键设置为 `False`，表示不显示网格线。
- `plt.rc('axes', **new_style)` 设置 matplotlib 中的 `axes` 样式为 `new_style`。
- `_, ax = plt.subplots(3, 3, sharex='col', sharey='row', figsize=(12, 12))` 创建一个 3x3 的子图，并返回一个 `ax` 数组，用于访问每个子图。`sharex` 和 `sharey` 参数表示共享 x 轴和 y 轴，`figsize` 参数设置整个图像的大小。
- `for i in range(9):` 对于每个子图：
- `image = dog_images[i]` 获取第 `i` 张狗的图像文件名。
- `img = plt.imread( dog_image_paths + '/' + image)` 读取图像数据，并存储在 `img` 变量中。
- `ax[i // 3, i % 3].imshow(img)` 在第 `i` 个子图中显示图像数据。

这段代码是使用 Matplotlib 库来可视化图像数据的一个例子。