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1 概述

在可視化過程中，經常會對默認的制圖效果不滿意，希望能個性化進行各種設置。

本文通過一個簡單的示例，來介紹seaborn可視化過程中的個性化設置。包括常用的設置，如：

設置圖表顯示顏色

設置圖表標題，包括顯示位置，字體大小，顏色等

設置x軸和y軸標題，包括顏色，字體大小

設置x軸和y軸刻度內容，包括顏色、字體大小、字體方向等

將x軸和y軸內容逆序顯示

設置x軸或y軸顯示位置

本文的運行環境：

windows 7

python 3.5

jupyter notebook

seaborn 0.7.1

matplotlib 2.0.2

2 未個性化設置的情形

本文的數據來自UCI的數據集”sonar”，用pandas直接讀取數據。如下：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inlinetarget_url = 'http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/undocumented/connectionist-bench/sonar/sonar.all-data' df = pd.read_csv(target_url, header=None, prefix='V') corr = df.corr()

首先來看看沒有進行個性化設置時的顯示情況，如下：

f, ax= plt.subplots(figsize = (14, 10))sns.heatmap(corr,cmap='RdBu', linewidths = 0.05, ax = ax)# 設置Axes的標題 ax.set_title('Correlation between features')f.savefig('sns_style_origin.jpg', dpi=100, bbox_inches='tight')

圖片顯示效果如下：

seaborn制圖的默認效果其實還是不錯的。

3 進行個性化設置

對于上面這張圖，可能讓y軸從下到上，從v0開始顯示，這樣顯示出來的對角線可能更符合我們的視覺顯示效果。

這就要用到 將y軸內容進行可逆顯示，涉及的代碼如下：

# 將y軸或x軸進行逆序 ax.invert_yaxis() # ax.invert_xaxis()

其他的個性化設置的代碼，包括：

將x軸刻度放置在top位置的幾種方法

# 將x軸刻度放置在top位置的幾種方法 # ax.xaxis.set_ticks_position('top') ax.xaxis.tick_top() # ax.tick_params(axis='x',labelsize=6, colors='b', labeltop=True, labelbottom=False) # x軸

設置坐標軸刻度參數，”axis”不寫的時候，默認是x軸和y軸的參數同時調整。

# 設置坐標軸刻度的字體大小 # matplotlib.axes.Axes.tick_params ax.tick_params(axis='y',labelsize=8) # y軸

旋轉軸刻度上文字方向的兩種方法

# 旋轉軸刻度上文字方向的兩種方法 ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=-90) # ax.set_xticklabels(corr.index, rotation=90)

保存圖片，設置bbox_inches=’tight’，保存的圖片則不會出現部分內容顯示不全的現象。

f.savefig('sns_style_update.jpg', dpi=100, bbox_inches='tight')

整合好的代碼如下，大家可以運行試試效果。

f, ax = plt.subplots(figsize = (14, 10))# 設置顏色 cmap = sns.cubehelix_palette(start = 1, rot = 3, gamma=0.8, as_cmap = True)# color: https://matplotlib.org/users/colormaps.html sns.heatmap(corr,cmap='RdBu', linewidths = 0.05, ax = ax)# 設置Axes的標題 ax.set_title('Correlation between features', fontsize=18, position=(0.5,1.05))# 將y軸或x軸進行逆序 ax.invert_yaxis() # ax.invert_xaxis()ax.set_xlabel('X Label',fontsize=10)# 設置Y軸標簽的字體大小和字體顏色 ax.set_ylabel('Y Label',fontsize=15, color='r')# 設置坐標軸刻度的字體大小 # matplotlib.axes.Axes.tick_params ax.tick_params(axis='y',labelsize=8) # y軸 # ax.tick_params(axis='x',labelsize=6, colors='b', labeltop=True, labelbottom=False) # x軸# 將x軸刻度放置在top位置的幾種方法 # ax.xaxis.set_ticks_position('top') ax.xaxis.tick_top() # ax.tick_params(axis='x',labelsize=6, colors='b', labeltop=True, labelbottom=False) # x軸# 修改tick的字體顏色 # ax.tick_params(axis='x', colors='b') # x軸# 旋轉軸刻度上文字方向的兩種方法 ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=-90) # ax.set_xticklabels(corr.index, rotation=90)# 單獨設置y軸或x軸刻度的字體大小, 調整字體方向 # ax.set_yticklabels(ax.get_yticklabels(),fontsize=6) # ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=-90)f.savefig('sns_style_update.jpg', dpi=100, bbox_inches='tight')

圖形顯示效果如下：

這些個性化的設置，其實大部分都是使用的matplotlib的內容，seaborn是基于matplotlib衍生的，所以可以跟matplotlib進行融合使用。

當然，并不是每次都需要進行個性定制，具體可以根據自己的需求來設置。

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轉載于:https://www.cnblogs.com/lemonbit/p/7419851.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python - Seaborn可视化：图形个性化设置的几个小技巧的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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