seaborn學習筆記一

簡單粗暴先上官網這裡哦

在matplotlib的基礎上進行更高階的api封裝（就只需要乙個簡單的命令）從而使得作圖更加容易

優勢：繪製漂亮圖表，資料分析而設計的繪製庫，能與pandas很好結合

在cmd使用pip命令，如果以前安裝了檢視版本，最新是0.9.0

import seaborn as sns
sns.__version__

繪製圖表分類

names = sns.get_dataset_names()
print(names)

sns.set()

可以用help命令檢視有什麼引數，舉個栗子，style的五個可選引數（darkgrid預設灰網格，whitegrid白網格，dark灰色背景，white白色背景，ticks座標軸有刻度）

sns.despine()

去除seaborn圖脊，預設去除上邊和右邊，還可以自己設定，如：

sns.despine(left=true, bottom=true)

左邊和下邊也會去掉

sns.set_context()

用於設定周邊的字型，像標題等，再來乙個栗子context下列可選引數從左往右依次變大（可通過中文意思判斷）*****、notebook、talk、poster

用==sns.plotting_context()==檢視當前各引數

在seaborn中顏色主要分為連續漸變色板和離散分類色板

分類色板，主要用color_palette()函式，該函式能傳入任何matplotlib所支援的顏色，不寫引數則為預設顏色，set_palette()設定所有圖的顏色

6個預設的顏色迴圈主題：deep，muted，pastel，bright，dark，colorblind

這個寧們自己看看，小白帶大家玩一下自定義顏色

顏色漸變的調色盤

seaborn定義了乙個hls_palette方法，通過該方法可以控制顏色的亮度和飽和度

乙個互動式的方法

sns.barplot(x, y, hue繪圖中所使用的分類/連續變數/顏色分組變數名，data資料框名稱，order，hue_order用來定義hue變數各類別取值的繪圖順序，orient有v垂直和h水平兩種繪製方向，saturation引數是浮點數用於設定直條顏色的飽和度

再再舉栗子，用資料集裡的tips資料集

sns.barplot(x='day',y='tip',data=tips,hue='***',palette='blues')

seaborn.boxplot(x，y，hue，data，orient，color，palette，saturation箱體顏色的飽和度，width=浮點數箱體寬度所佔比例，fliersize=浮點數離群值散點大小，linewidth=none框線寬度，whis=浮點數離群值確定標準…)

還是用tips的栗子，把x,y交換就橫過來了，用hue分類來對比

其實是箱線圖和密度圖的結合

引數都是通用的，這裡介紹乙個引數，split引數將每個小提琴分開只要一半，康康下面的栗子：

sns.violinplot(x='day',y='tip',data=tips,hue='***', palette='blues',split=true)