• Matplotlib繪制一張美圖需要很多參數調整，于是就出現了high-level版的Seaborn，幾行代碼即可輸出美美的圖形，那么Seaborn是如何做到的？

• Seaborn主要有兩種圖形實現方法Figure水平「下圖綠色格子中所有方法，如jointplot、JointGrid」、Axes水平「如stripplot、swarmplot等」，本文梳理Seaborn主要結構，助快速掌控Seaborn????

Seaborn Overview??庖丁解牛Seaborn??

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Figure水平方法

此時，通過seaborn.axisgrid.FacetGrid對象作圖，以displot為例，

• 單個圖

import?seaborn?as?sns import?pandas?as?pd penguins?=?sns.load_dataset("penguins")#導入數據g?=?sns.displot(data=penguins,x="flipper_length_mm",hue="species",multiple="stack",kind="hist")#一行代碼出圖 sns.set(style='whitegrid',?font_scale=1.2) print(type(g))

\<class 'seaborn.axisgrid.FacetGrid'> # 注意此處g對象類型

• 多子圖

Figure水平多子圖一行代碼搞定，

sns.displot(data=penguins,?x="flipper_length_mm",?hue="species",?col="species")

• 矩陣圖 (pairplot)

sns.pairplot(data=penguins,?hue="species")

• 矩陣圖 (PairGrid)

PairGrid可使矩陣圖更加個性化，

g?=?sns.PairGrid(penguins,?diag_sharey=False) g.map_upper(sns.scatterplot)??#右上角做散點圖 g.map_lower(sns.kdeplot)??#左下角做等高線圖 g.map_diag(sns.histplot)??#中間做直方圖

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Axes水平方法

此時，直接在matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot對象上作圖，以hisplot為例，

• 單個圖

import?seaborn?as?sns import?pandas?as?pd penguins?=?sns.load_dataset("penguins")g?=?sns.histplot(data=penguins,x="flipper_length_mm",hue="species",multiple="stack") sns.set(style='whitegrid',?font_scale=1.2) print(type(g))

\<class matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot> # 注意此處g對象類型

• 多子圖

比較繁瑣，

import?matplotlib.pyplot?as?plt f,?axs?=?plt.subplots(1,2,figsize=(8,?4),gridspec_kw=dict(width_ratios=[4,?3])) sns.scatterplot(data=penguins,x="flipper_length_mm",y="bill_length_mm",hue="species",ax=axs[0]) sns.histplot(data=penguins,x="species",hue="species",shrink=.8,alpha=.8,legend=False,ax=axs[1]) f.tight_layout()

• 從上面實例可知，在簡單圖形上，Figure方法和Axes方式結果幾乎一樣，在多子圖繪制時，Figure水平優勢明顯;

• 相比于jointplot/pairplot，JointGrid/PairGrid可以更個性化。

• 本文簡要介紹了Seaborn的主要方法，詳細可參考歷史文章及官網。

致謝：http://seaborn.pydata.org/index.html

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【Python】Matplotlib太臃肿，试试Seaborn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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