導讀

• 安裝環境
  • 安裝Anaconda
  • 安裝Jupyter notebook
• Matplotlib
  • 圖表、座標、直方圖、圓餅圖
  • legend、subplot、GridSpec、annotate
  • 加上中文字、柱狀圖、boxplot
• Seaborn
  • distplot、heatmap()
• 程式碼位置
  • github
    因為作者本身也是第一次學習Python和寫程式文章，所以編排上會有點亂，觀念可能也會錯誤，如果有疑問可以提出一起討論。

前言

今天是鐵人的第19天，前一天介紹了seaborn，今天要來介紹seaborn更進一步的設定->style樣式的設定。

set_style() - 背景顏色

下面例子顯示當設定不同的style所呈現出來的風格

事先執行的程式碼

ironman_np_x = np.linspace(1, 14, 100) #產生一個1~14的等差數列
ironman_np_y1 = np.sin(ironman_np_x)
ironman_np_y2 = np.sin(ironman_np_x+2)*1.25

def drawPlot():
    plt.plot(ironman_np_x, ironman_np_y1)
    plt.plot(ironman_np_x, ironman_np_y2)
    
def drawPlotFour():
    for i in range(4):
        plt.plot(ironman_np_x, np.sin(ironman_np_x+i)*(i+0.75), label="sin(x+i)*(i+0.75)")
    plt.legend()

預設 matplotlib

drawPlot()

當設定完style之後的風格

sns.set_style('whitegrid')
drawPlot()

set_style預設有五種風格

1. darkgrid
2. dark
3. whitegrid
4. white
5. ticks

• 取得目前的風格

sns.axes_style()

• 還原成初始風格

sns.set()

set_context() - 圖形大小

用於圖形大小的設置

sns.set_context('talk')
drawPlot()

可以看到跟原本圖形的座標顯示大小不一樣。

set_context有四種風格

1. paper
2. notebook
3. talk
4. poster

• 取得目前的風格

sns.plotting_context()

with

在當前這個圖表設定style。以下方法來顯示兩張圖表不一樣的地方

第一個先取得預設圖型

drawPlotFour()

第二個使用with並且將style改掉

with sns.axes_style('white'):
    drawPlotFour()

可以看到第二張圖已經被改掉了，但是如果又再一次的呼叫drawPlotFour()是不會改style

color

• 取得目前調色板的顏色

sns.palplot(sns.color_palette())

可以看到上面四條線的顏色就是按照調色盤的顏色依序做配對，當超過調色盤數量的顏色時，會從第一個開始循環使用。

• 設置調色盤的顏色

sns.set_palette(sns.color_palette('bright'))

畫出來的線條，顏色會比之前亮

• 設置自己定義的調色盤

sns.color_palette([(0.45,0.72,0),(0.22,0.34,0),(0.62,1,0.32)]) # 輸入rgb

因為只有設置3個顏色，所以會有兩條重複的顏色。