font_scale=1, #设置文字缩放 color_codes= True, #如果为True,并且调色板是一个seaborn的调色板, #则重新映射简写的颜色代码(例如:“b”、“g”、“r”等)为该调色板中的颜色 rc=None) # 自定义matplotlib rcParams中任意参数 以上是set_theme的默认参数,类似章节5.1和5.2,如果要调用默认设置,sns.set_them...
2)color_palette()能传入任何Matplotlib所支持的颜色 3)color_palette()不写参数则默认颜色 4)set_palette()设置所有图的颜色 current_palette = sns.color_palette() sns.palplot(current_palette) 10个默认颜色循环主题 sns.palplot(sns.color_palette('hls', 12)) 调节饱和度和亮度: l = 亮度(lightness), ...
color_codes=不使用调色板而采用先前的'r'等色彩缩写。 0. appetizer 代码语言:javascript 复制 ## appetizer:importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp sns.set()x=np.linspace(0,20,8)y_bar=np.random.randint(5,20,8)y_line=y_bar plt.figure(figsize=(8,6))plt.bar(x,y_bar,...
一、样式控制1.set([context,style,palette,font,...])2.axes_style([style,rc])3.set_style([style,rc])4.plotting_context([context,font_scale,rc])5.set_context([context,font_scale,rc])6.set_color_codes([调色板])7.reset_defaults()8.reset_orig()二、调色板1.color_palette()2. set_...
6.set_color_codes([调色板]) 更改matplotlib颜色缩写词的解释方式。 7.reset_defaults() 将所有RC参数恢复为默认设置。 8.reset_orig() 将所有RC参数恢复为原始设置(尊重自定义rc)。 二、调色板 调色板分为三类: Sequential:按顺序渐变的。- Light colours for low data, dark for high data ...
sns.set(color_codes=True)x=np.random.normal(size=100) 单变量可视化 查看seaborn中的单变量分布的最便捷方法是distplot()函数。默认情况下,将绘制直方图并拟合核密度估计(KDE, kernel density estimate)。 代码语言:javascript 复制 sns.distplot(x)
#导入依赖包%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snssns.set(style="whitegrid", color_codes=True)tips = sns.load_dataset("tips") total_bill是消费总金额,tip是小费,size指用餐人数。boxplot()中数据参数有x和y,我们将消费数据依次传给x和y看看绘图效果: sns.boxplot(x=...
sns.set(color_codes=True) np.random.seed(sum(map(ord, "regression"))) tips = sns.load_dataset("tips") #加载tips数据集 # total_bill 吃饭的money tip小费 sex 性别 smoker 是否抽烟 time 什么时候吃饭 size 几人吃饭 tips.head() 1.
font='' 用于设置字体。font_scale= '':设置字体大小。color_codes='': 不使用调色板而采用先前的 'r' 等色彩缩写。 numpy的np.linspace()函数生成100个0到15的等间隔数列。x = np.linspace(0, 15, 100) 3.sns.despine()函数默认移除了上部和右侧的轴,设置sns.despine()函数的top、right、left、botto...
seaborn.set_color_codes(palette='deep') Change how matplotlib color shorthands are interpreted. Calling this will change how shorthand codes like “b” or “g” are interpreted by matplotlib in subsequent plots. 参数:palette:{deep, muted, pastel, dark, bright, colorblind} ...