matplotlib正常绘图
%matplotlib inline#写完代码直接把图显示在画布上
引用不同风格:调用sns.set_style()
共有5种不同风格：dark darkgrid white whitegrid ticks
含有坐标刻度标记
隐藏非坐标轴边线条
箱形图下whitegrid风格展示
boxplot相关属性：
x:x轴名称
y:y轴名称
hue（str）：dataframe的列名，按照列名中的值分类形成分类的条形图
order, hue_order (lists of strings)：用于控制条形图的顺序order=[2,1,0]
orient："v"|"h" 用于控制图像使水平还是竖直显示
fliersize：float，用于指示离群值观察的标记大小,默认是5
whis：确定离群值的上下界（IQR超过低和高四分位数的比例）,此范围之外的点将被识别为异常值。IQR指的是上下四分位的差值。
width：float，控制箱型图的宽度
violinplot
相关属性：
x:x轴名称
y:y轴名称
hue（str）：dataframe的列名，按照列名中的值分类形成分类的条形图
order, hue_order (lists of strings)：用于控制条形图的顺序order=[2,1,0]
split：将split设置为true则绘制分拆的violinplot以比较经过hue拆分后的两个量
scale_hue：bool，当使用色调变量（hue参数）嵌套小提琴时，此参数确定缩放是在主要分组变量（scale_hue = true）的每个级别内还是在图上的所有小提琴（scale_hue = false）内计算出来的。
orient："v"|"h" 用于控制图像使水平还是竖直显示（此参数一般当不传入x、y，只传入data的时候使用）
inner：控制violinplot内部数据点的表示，有“box”钢琴图内显示箱型图, “quartile”钢琴图内显示四分位数线, “point”钢琴图内显示具体数据点, “stick”钢琴图内显示具体数据棒，四种方式。
scale：该参数用于缩放每把小提琴的宽度，有“area”, “count”, “width”三种方式
cut：float，距离，以带宽大小为单位，以控制小提琴图外壳延伸超过内部极端数据点的密度。设置为0以将小提琴范围限制在观察数据的范围内（即，在ggplot中具有与trim = true相同的效果)
width：float，控制钢琴图的宽度（比例）
violinplot与boxplot扮演类似的角色，它显示了定量数据在一个（或多个）分类变量的多个层次上的分布，这些分布可以进行比较。不像箱形图中所有绘图组件都对应于实际数据点，小提琴绘图以基础分布的核密度估计为特征。
sns.set() 恢复默认
.set_context("paper") paper/talk/poster 调节内部画图网格线条等
sns.set(rc={"figure.figsize": (6, 6)})
* color_palette()能传入任何Matplotlib所支持的颜色
* color_palette()不写参数则默认颜色
* set_palette()设置所有图的颜色
使用hls颜色空间，分成8种颜色
hls_palette()函数来控制颜色的亮度和饱和
l-亮度 lightness
s-饱和 saturation
使用xkcd颜色来命名颜色
xkcd包含了一套众包努力的针对随机RGB色的命名。产生了954个可以随时通过xdcd_rgb字典中调用的命名颜色。
连续色板
色彩随数据变换，比如数据越来越重要则颜色越来越深
cubehelix_palette()调色板
色调线性变换
light_palette() 和dark_palette()调用定制连续调色板
原文：https://www.cnblogs.com/kb666666/p/12059877.html