1. sns.set_style() 进行风格设置, sns.set() 进行设置的重置，
五种风格
# 1.darkgrid
# 2.whitegrid
# 3.dark
# 4.white
# 5 ticks
import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义基本绘图函数 def sinplot(flip=1): x = np.linspace(0, 14, 100) for i in range(7): plt.plot(x, np.sin(x+i*0.5) * (7-i)) # 重置风格 sns.set() sns.set_style(‘darkgrid‘) sinplot() plt.show()
2. 使用sns.boxplot 绘制盒图
data = np.random.normal(size=(20, 6)) + np.arange(6) sns.boxplot(data=data) plt.show()
3. sns.despine(left=True) 去除左边的框图
sns.set_style(‘ticks‘) sinplot() sns.despine(left=True) plt.show()
4. 风格细节设置, sns.violinplot画小提琴图， despine(offset=10)表示距离坐标轴的位置
sns.violinplot(data=data) sns.despine(offset=10) plt.show()
5. sns.boxplot(pattle=‘deep‘) pattle 设置颜色的风格，通过对sns.deepine() 对颜色的边框进行去除
6. 指定不同的风格， 使用 with sns.axes_style(‘dark‘)
with sns.axes_style(‘dark‘): plt.subplot(211) sinplot() plt.subplot(212) sinplot(-1) plt.show()
7. 指定画板的大小 sns.set_text() 指定风格大小
#1 paper
#2 talk
#3 poster
#4 notebook
sns.set_context(‘paper‘) plt.figure(figsize=(8, 6)) sinplot() plt.show()
8. 在sns.set_context的基础上, font_scale 指定里面字体大小，rc={‘lines.linewidth‘:2.5} # 指定曲线的粗细
sns.set(‘notebook‘, font_scale=1.5, rc={‘lines.linewidth‘:2.5}) sinplot() plt.show()
原文：https://www.cnblogs.com/my-love-is-python/p/10243596.html