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【譯】Seaborn教程（一） 管理圖表的藝術(shù)

andycall / 3000人閱讀

摘要：原文管理圖表的藝術(shù)第一小部分有人翻譯過了，鏈接用和管理圖表樣式有五個(gè)預(yù)設(shè)好的主題和。如上文提到的，網(wǎng)格讓圖表的布局成為了查找大量信息的表格，并且白線灰底讓網(wǎng)絡(luò)不會(huì)影響代表數(shù)據(jù)的線的顯示。盡管主題非常簡潔，但是它更適用于數(shù)據(jù)元素較大的布局。

原文： http://web.stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/tutorial/aesthetics.html
管理圖表的藝術(shù)

第一小部分有人翻譯過了，鏈接：https://segmentfault.com/a/1190000002789457

用axes_style()和set_style()管理圖表樣式

Seaborn有五個(gè)預(yù)設(shè)好的主題：darkgrid, whitegrid, dark, white,和ticks。它們各自適用于不同的應(yīng)用和個(gè)人喜好。缺省的主題是darkgrid。如上文提到的，網(wǎng)格讓圖表的布局成為了查找大量信息的表格，并且白線灰底讓網(wǎng)絡(luò)不會(huì)影響代表數(shù)據(jù)的線的顯示。盡管whitegrid主題非常簡潔，但是它更適用于數(shù)據(jù)元素較大的布局。

sns.set_style("whitegrid")
data = np.random.normal(size=(20, 6)) + np.arange(6) / 2
sns.boxplot(data=data);

對于大多數(shù)布局,(尤其是當(dāng)你主要想要利用圖表來提供給人對于數(shù)據(jù)模式的印象),網(wǎng)格便不那么重要了.

sns.set_style("dark")
sinplot()


sns.set_style("white")
sinplot()


有時(shí)你可能想在布局上添加一些額外的結(jié)構(gòu),比如說將軸線分割成線段的ticks:

sns.set_style("ticks")
sinplot()

用despine()移除軸線

樣式white和ticks都可以通過去除上方和右方不必要的軸線來得到改善. 而這些是不可能在matplotlib里設(shè)置參數(shù)做到的,但是你可以調(diào)用seaborn的函數(shù)despine()來去除軸線:

sinplot()
sns.despine()

有些布局也可以通過調(diào)整軸線距數(shù)據(jù)的偏移來改善,這也能在despine()里完成.當(dāng)ticks不能覆蓋軸線的整個(gè)范圍時(shí),trim參數(shù)可以限制顯示的軸線的范圍.

f, ax = plt.subplots()
sns.violinplot(data)
sns.despine(offset=10, trim=True);

你也可能通過設(shè)置另外的參數(shù)來控制移除哪條軸線:

sns.set_style("whitegrid")
sns.boxplot(data=data, palette="deep")
sns.despine(left=True)

臨時(shí)設(shè)置圖表樣式

盡管來回切換樣式是很簡單的,但是你也可以在with語句里用axes_style()函數(shù)來臨時(shí)設(shè)置控制布局的參數(shù).這也允許你用不同的風(fēng)格來制作圖表:

with sns.axes_style("darkgrid"):
    plt.subplot(211)
    sinplot()
plt.subplot(212)
sinplot(-1)

重載seaborn樣式的元素

如果你想要自定義seaborn的樣式,你可以用詞典(dictionary)將一系列控制參數(shù)賦值給axes_style()函數(shù)和set_style()函數(shù)的rc參數(shù)里. 注意你只能通過這種方式重載樣式定義的部分.(但是,更高級的set()函數(shù)可以處理包含任意matplotlib參數(shù)的詞典)

如果你想要知道都包含了哪些參數(shù),你可以調(diào)用沒有參數(shù)的函數(shù),它會(huì)返回當(dāng)前設(shè)置:

sns.axes_style()    

{"axes.axisbelow": True,
 "axes.edgecolor": ".8",
 "axes.facecolor": "white",
 "axes.grid": True,
 "axes.labelcolor": ".15",
 "axes.linewidth": 1.0,
 "figure.facecolor": "white",
 "font.family": [u"sans-serif"],
 "font.sans-serif": [u"Arial",
  u"Liberation Sans",
  u"Bitstream Vera Sans",
  u"sans-serif"],
 "grid.color": ".8",
 "grid.linestyle": u"-",
 "image.cmap": u"Greys",
 "legend.frameon": False,
 "legend.numpoints": 1,
 "legend.scatterpoints": 1,
 "lines.solid_capstyle": u"round",
 "text.color": ".15",
 "xtick.color": ".15",
 "xtick.direction": u"out",
 "xtick.major.size": 0.0,
 "xtick.minor.size": 0.0,
 "ytick.color": ".15",
 "ytick.direction": u"out",
 "ytick.major.size": 0.0,
 "ytick.minor.size": 0.0}

然后你可以設(shè)置這些參數(shù)的不同版本:

sns.set_style("darkgrid", {"axes.facecolor": ".9"})
sinplot()

使用plotting_context()和set_context()來設(shè)置布局元素的規(guī)模

布局元素的規(guī)模被獨(dú)立的參數(shù)集合控制,這能讓你使用相同的代碼得到不同大小的規(guī)模合適的布局

首先讓我們重新調(diào)用set()函數(shù)得到缺省設(shè)置:

sns.set()

有4種預(yù)設(shè)好的上下文(context),按相對大小排序分別是:paper, notebook, talk,和poster.缺省的規(guī)模是notebook,上述的所有圖表都是它.

sns.set_context("paper")
plt.figure(figsize=(8, 6))
sinplot()


sns.set_context("talk")
plt.figure(figsize=(8, 6))
sinplot()


sns.set_context("poster")
plt.figure(figsize=(8, 6))
sinplot()

大部分你現(xiàn)在所稽首的樣式函數(shù)都應(yīng)該被轉(zhuǎn)換成上下文函數(shù).

你可以調(diào)用set_context()，將上下文的名字當(dāng)作一個(gè)參數(shù)傳入，然后你就可以通過提供一個(gè)寫有各項(xiàng)設(shè)置值的詞典重載上下文的參數(shù)。

在修改上下文時(shí)，你也可以多帶帶修改字體大小。（更高級的set()里也可以這么做）

sns.set_context("notebook", font_scale=1.5, rc={"lines.linewidth": 2.5})
sinplot()

同樣地（雖然可能沒什么用），你可以用with語句臨時(shí)設(shè)置圖表的規(guī)模。

樣式和上下文都可能通過set()來快速設(shè)置。這個(gè)函數(shù)也可以設(shè)置缺省的配色方案，不過這將是下一節(jié)我們要詳細(xì)講述的。

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