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Python Seaborn: 常见的画图与保存方法总结
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Python Seaborn: 常见的画图与保存方法总结
本文章主要包括了散点图、频率分布图、箱型图、热力图和多变量图的绘制与保存方法。
1. Scatterplot 散点图
绘图与保存的方法： data = sns.load_dataset("tips") filepath = 'C:/Users' fig_name = 'scatterplot.png' # fig_path为想要存入的文件夹或地址 fig_path = filepath + '/' + fig_name fig = sns.scatterplot(x = data['total_bill'], y = data['tip'], hue = 'time', data = data, palette = 'Set1', s = 100) scatter_fig = fig.get_figure() scatter_fig.savefig(fig_path, dpi = 400)其中， sns.scatterplot()为seaborn绘制散点图，里面的s为marker size， palette为图的颜色样式； .get_figure()为获取散点图； .savefig()为保存散点图； dpi为每英寸点数(dots per inch)。 结果图： 绘图与保存的方法： x = np.random.randn(100) x = pd.Series(x, name = "x variable") ax = sns.distplot(x) hist_fig = ax.get_figure() hist_fig.savefig(fig_path, dpi = 400)其中，sns.distplot()为绘制分布图的方法。 结果图： 绘图与保存的方法： fig_dims = (7.5, 4) fig, ax = plt.subplots(figsize=fig_dims) fig = sns.boxplot(x = data['tip'], data = data, ax = ax, orient = "h", palette = "Set2") plt.show() boxplot = fig.get_figure() boxplot.savefig(fig_path, dpi=400)其中， fig_dims = (7.5, 4) 为控制箱型图的大小； sns.boxplot()为绘制箱型图的方法。 结果图： 绘图与保存的方法： x = np.array([[1,2,3,4], [2,3,4,6], [10,2,3,6], [8,9,7,3]]) fig_name = 'heatmap.png' fig_path = filepath + '/' + fig_name fig = sns.heatmap(x, annot = True) heatmap = fig.get_figure() heatmap.savefig(fig_path, dpi = 400)其中， sns.heatmap()为绘制热力图的方法。 结果图： 绘图与保存的方法： iris = sns.load_dataset("iris") pairplot_fig = sns.pairplot(iris, kind = 'scatter', hue="species", palette="Set2", height=2.5, plot_kws=dict(s=50, alpha=0.4)) pairplot_fig.savefig(fig_path, dpi = 400)其中， sns.pairplot()为绘制多变量图的方法，里面的plot_kws = dict(s = 50, alpha = 0.4)为控制多变量的散点大小与颜色的透明度。 注意： 在.pairplot()中是没有.get_figure()方法的。在保存多变量图时，直接调用.savefig()方法。 结果图： 对于散点图、频率分布图、箱型图、热力图，都可以使用.get_figure()和.savefig()来保存图片，而多变量图只需要使用savefig()来保存图片。 参考链接 Pairplot 多变量图 Heatmap 热力图 Scatterplot 散点图 Boxplot 箱型图 Distplot 频率分布图 |
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