问其中/当解释器生成图形输出时，海运对matplotlib
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Stack Overflow用户

提问于 2021-02-03 19:45:39

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我的问题是如何将海运和matplotlib结合使用，这在许多作品中是常见的做法。

我不明白到底是什么命令生成图形输出..。

Python解释器如何知道何时绘制图形？

我以前认为sns正在绘制图形，因为它将是图形输出之前的最后一个命令：

plt.title("Monthly Visitors to Avila Adobe")
plt.xlabel("Date")

sns.lineplot(data=museum_data['Avila Adobe'],label='Avila Adobe')

但是，我发现了其他一些例子，包括反向调用、最后的plt，以及仅在plt调用之后才显示的图形输出：

sns.lineplot(data=museum_data['Avila Adobe'],label='Avila Adobe')

plt.title("Monthly Visitors to Avila Adobe")
plt.xlabel("Date")

上面的两个代码确实是相同的图形。

我知道海运是建立在matplotlib之上的。

但,

我不明白代码在哪里/什么时候生成图形输出:在sns之后还是在plt之后

什么样的语句可以画出图表？

如果我的合理化是错误的，请说明原因。

python-3.x

matplotlib

seaborn

回答 1

Stack Overflow用户

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发布于 2021-02-03 20:08:24

Seaborn和Matplotlib是两个Python's最强大的可视化库。Seaborn使用更少的语法，并且具有惊人的默认主题，而且通过访问类，Matplotlib更容易定制。

Seaborn

海航软件包是在Matplotlib库的基础上开发的。它被用来创建更具吸引力和信息丰富的统计图形。虽然seaborn是一个不同的包，但它也可以用来开发matplotlib图形的吸引力。

为了回答您的问题，当我们将seaborn加载到会话中时，每次执行matplotlib绘图时，都会添加seaborn's默认自定义。然而，困扰许多用户的一个巨大问题是titles可能会重叠。将其与matplotlib's结合起来，只会混淆其标题的命名约定，就会带来麻烦。尽管如此，attractive visuals仍然使它适用于每一个数据科学家的工作。

为了得到我们想要的时尚标题和更多的可定制性，我们需要使用seaborn & matplotlib结构。请注意，这是必要的，只有当我们使用字幕在我们的情节。有时他们是必要的，所以最好是手头有它。有关详细信息，请参阅下面的代码。

matplotlib 风格情节:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# using some dummy data for this example
xs = np.random.randint( 0, 10, size=10)
ys = np.random.randint(-5, 5,  size=10)

# plot the points
fig = plt.figure(figsize=(12,6))
fig.suptitle('Matplotlib with Python', fontsize='x-large', fontweight='bold')
plt.subplot(121)
plt.scatter(xs,ys,c='b') # scatter graph plotted from this line
plt.grid()  
plt.subplot(122)
plt.plot(xs,ys,'bo--') # line graph plotted from this line
plt.grid()

Seaborn 风格情节:

import seaborn as sns
sns.set()

fig = plt.figure()
fig.suptitle('Seaborn with Python', fontsize='x-large', fontweight='bold')
fig.subplots_adjust(top=0.87)
#This is used for the main title. 'figure()' is a class that provides all the plotting elements of a diagram. 
#This must be used first or else the title will not show.fig.subplots_adjust(top=0.85) solves our overlapping title problem.

fig = plt.figure(figsize=(12,6))
ax = fig.add_subplot(121)

fontdict={'fontsize': 14,
        'fontweight' : 'book',
        'verticalalignment': 'baseline',
        'horizontalalignment': 'center'}

ax.set_title('Scatter Plot Tutorial', fontdict=fontdict)
#This specifies which plot to add the customizations. fig.add_sublpot(121) corresponds to top left plot no.1 
 

plt.plot(xs, ys, 'bo' ) # scatter graph plotted from this line in seaborn with matplotlib command & seaborn style
plt.xlabel('x-axis', fontsize=14)
plt.ylabel('yaxis', fontsize=14)

ax = fig.add_subplot(122)
fontdict={'fontsize': 14,
        'fontweight' : 'book',
        'verticalalignment': 'baseline',
        'horizontalalignment': 'center'}

ax.set_title('Line Plot Tutorial', fontdict=fontdict)
sns.lineplot(xs, ys) # line graph plotted from this line in seaborn with seaborn command & seaborn style
plt.xlabel('x-axis', fontsize=14)
plt.ylabel('yaxis', fontsize=14);