1. matplotlib與seaborn的關系

matplotlib繪圖參數非常多，可以通過參數精細的控制圖形輸出，這是它的優點。但同時也很復雜，繪一個圖常常需要很多行代碼，需要使用者熟悉眾多圖形控制參數，不容易上手，這是它的缺點。seaborn是基于matplotlib的數據可視化軟件包，本身并不畫圖，而是調用matplotlib進行繪圖，在做探索式數據分析時，特別是對于dataframe數據結構，seaborn比matplotlib高效得多，簡單的圖只要1-2行代碼就可以完成。為了簡單易用，將很多matplotlib的用于圖形精細控制、跟數據分析關系不大的參數（如線寬、數據點大小，透明度等），放到一個參數集合中提供調用，因此如果在使用seaborn進行數據分析時，如果需要對圖形對進行一些小對修改，往往需要向seaborn傳遞matplotlib參數。

2. 向seanborn畫圖函數傳遞matplotlib繪圖參數

以seanborn 的lmplot為例，說明如何向seanborn畫圖函數傳遞matplotlib參數。

seaborn.lmplot(x,?y,?data,?hue=None,?col=None,?row=None,?...?scatter_kws=None,?line_kws=None,?size=None)

其中scatter_kws=None,?line_kws=None是可以用字典等格式作向seaborn傳遞matplotlib參數。

sns.set(style="darkgrid") grid = sns.lmplot(x='YEARS_EXPERIENCE', y='BASE_SALARY', hue='GENDER', data=employee)

圖形輸出如下：

數據點太多來，重合比較厲害，想把數據點等大小調小一點，但 sns.lmplot并沒有控制數據點大小但參數，需要調用matplotlib.pyplot.scatter的參數。

matplotlib.pyplot.scatter的參數如下：

matplotlib.pyplot.scatter(x,?y,?s=None,?c=None,?marker=None,?cmap=None,?norm=None,?vmin=None,?vmax=None,?alpha=None,?linewidths=None,?verts=None,?edgecolors=None,?*,?plotnonfinite=False,?data=None,?**kwargs)

其中，參數s控制數據點的大小，我們可以在seaborn中通過scatter_kws={'s':10}可以將matplotlib參數s=10傳遞給seaborn。

sns.set(style="darkgrid") grid = sns.lmplot(x='YEARS_EXPERIENCE', y='BASE_SALARY', hue='GENDER', scatter_kws={'s':10}, data=employee)

圖形輸出如下：

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的向seaborn传递matplotlib绘图参数，精细地控制seaborn输出图形的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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