FacetGrid与调色盘-Seaborn样式风格设置-调色盘设置

FacetGrid与调色盘

FacetGrid结构图
之前我们在绘图的时候，学了relplot、catplot、lmplot等，这些函数可以通过col、row等在一个Figure中绘制多个图。这些函数之所以有这些功能，是因为他们的底层使用了FacetGrid来组装这些图形。

Axes绘图
实际上seaborn的绘图函数中也有大量的直接使用Axes进行绘图的，凡是函数名中已经明确显示了这个图的类型，这种图都是使用Axes绘图的。比如sns.scatterplot、sns.lineplot、sns.barplot等。Axes绘图可以直接使用之前matplotlib的一些方式设置图的元素。

fig,ax = plt.subplots(1,2,figsize=(20,5))
sns.scatterplot(x="total_bill",y="tip",data=tips,ax=ax[0])
sns.barplot(x="day",y="total_bill",data=tips,ax=ax[1])

注意
• 凡是函数名中已经明确了图的类型，都是直接使用 Axes 进行绘图。构建子图需结合matplotlib
• 直接使用Axes绘图，参数更加灵活(可以使用标签索引或字符串)
• relplot/catplot/lmplot等函数都是用的FacetGrid方法技术
• FaceGrid 可以通过 col 和 row 等参数来一次性构建多个图形
• FacetGrid绘图的 x 和 y 参数，必须为 DataFrame 的列的名字(字符串)

Axes绘图

axes_plt = sns.scatterplot(x="total_bill",y="tip",data=tips)
axes_plt.set_xticks(range(0,60,5))
plt.show()fig,ax = plt.subplots(1,2,figsize=(20,5))  # 1*2
sns.scatterplot(x="total_bill",y="tip",data=tips,ax=ax[0])
sns.barplot(x="day",y="total_bill",data=tips,ax=ax[1])

FacetGrid使用

先创建一个FacetGrid对象
再调用这个对象的map方法
map的第一个参数是函数
后续map通过调用该函数绘制图形
后面的参数是传给函数的参数

tips = sns.load_dataset("tips")
g = sns.FacetGrid(tips)
g.map(plt.scatter,"total_bill","tip")

其中第一个参数是可以绘制Axes图，并且可以接收color参数的函数。

参数	描述	FacetGrid函数
plt.plot/sns.lineplot	绘制折线图	sns.relplot(kind=“line”)
plt.hexbin	绘制六边形图形	sns.jointplot(kind=“hex”)
plt.scatter/sns.scatterplot	绘制散点图	sns.relplot(kind=“scatter”)
plt.hist	绘制直方图	sns.distplot
sns.stripplot	绘制分类散点图	sns.catplot(kind=“strip”)
sns.swarmplot	散开来的分类散点图	sns.catplot(kind=“swarm”)
sns.violinplot	绘制小提琴图	sns.catplot(kind=“violin”)
sns.pointplot	绘制点线图	sns.catplot(kind=“point”)
sns.barplot	绘制条形图	sns.catplot(kind=“bar”)
sns.countplot	绘制数量柱状图	sns.catplot(kind=“count”)
sns.regplot	带有回归线的散点图	sns.lmplot

设置图形的尺寸

使用FacetGrid绘制出图形后，有时候我们想设置每个图形的尺寸或者是宽高比，那么我们可以通过在FacetGrid中设置height和aspect来实现，其中height表示的是每个图形的尺寸（默认是宽高一致），aspect表示的是宽度/高度的比例。

g = sns.FacetGrid(tips,col="day",row="time",height