本文中主要是介绍了matploylib子图的绘制以及seaborn库的使用
sns.set() 默认风格sns.set_style("whitegrid") 设置风格,总共有5种sns.despine(left=True) 隐藏左边的轴(可以设置上下左右)sns.set_context("paper") 设置线条的粗细,共4种sns.xkcd_rgb("pale red") xkcd命令颜色sns.color_palette() 连续型画板设置
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
fig = plt.figure(figsize=(3,6)) # 指定画图区域的大小
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
ax3 = fig.add_subplot(2,2,4) # 2*2区域中的第4个图形
# 子图上单独画图
ax1.plot(np.random.randint(1,5,5), np.arange(5))
ax2.plot(np.arange(10)*3, np.arange(10))
plt.show()import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
def sinplot(flip=1):
x = np.linspace(0,14,100)
for i in range(1,7):
plt.plot(x, np.sin(x + 1*.5) * (7-i) * flip)
sinplot() # %matplotlib默认画风
sns.set() # 出现了网格
sinplot()
sns.set_style("whitegrid")
data = np.random.normal(size=(20,6)) * np.range(6) / 2
sns.boxplt(data=data)






color_palette()能传入任何matplot_palette()支持的颜色



原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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