数据可视化（data visualization）—— seaborn

进入命令行界面（cmd）下载安装，

pip install seaborn

。seaborn 是作为 matplotlib 的辅助工具才出现的，使其绘制出更为形象化的图形。

官当 doc：Seaborn: statistical data visualization

import seaborn as sns

sns.set(style=’dark’, palette=’muted’, color_codes=True, font_scale=1.5)

sns.set_style(‘dark’)

主题 style：darkgrid, whitegrid, dark, white, ticks，默认为darkgrid。

sns.set_palette(‘muted’)：柔和的；无言的；趋缓的

sns.set_context(‘notebook’, rc={‘lines.linewidth’:2.5})

sns.despine()：

对于白底（

white

，

whitegrid

）以及带刻度（

ticks

）而言，顶部的轴是不需要的，默认为去掉顶部的轴；

sns.despine(left=True)：去掉左部的轴，也即 y 轴；

注意这条语句要放在 plot 的动作之后，才会起作用；

1. palate（调色板）

palate = np.array(sns.color_palate('hls', 10))
# 10 行 3 列的调色板
# 也即 10 种 HLS 颜色

2. 实战：箱线图（box-plot）的绘制

sns.set_style('whitegrid')
data = np.random.normal(size = (20, 6)) + np.arange(6)/2
sns.boxplot(data)
sns.despine(left=True)
plt.show()

3. 实战：正太分布拟合

x = np.random.normal(size=100)
sns.distplot(x)

python科学计算数据可视化模块-seaborn