科研论文配图绘制指南——基于Python—第二章2.seaborn

news2025/1/26 15:31:37

目录

  • 第二章
    • 2.2 Seaborn
      • 2.2.2 多子图网格型图
      • 2.2.3 绘图风格、颜色主题和绘图元素缩放比例

第二章

2.2 Seaborn

  • Seaborn是Python中一个非常受用户欢迎的可视化库。Seaborn 在 Matplotlib 的基础上进行了更加高级的封装，用户能够使用极少的代码绘制出拥有丰富统计信息的科研论文配图。

  1. 关系型图
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  2. 数据分布型图
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  3. 分类数据型图
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  4. 回归模型分析型图
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2.2.2 多子图网格型图

FacetGrid()

FacetGrid() 函数可以实现行、列、色调 3 个维度的数值映射，其中，行、列维度与所得的轴阵列有明显的对应关系，色调变量可被视为沿深度轴的第三维，用不同的颜色绘制不同级别的数据。
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PairGrid()#

在PairGrid() 函数中，每个行和列都会被分配一个不同的变量，这就导致绘制结果为显示数据集中成对变量间关系的图。这种图也被称为“散点图矩阵”。
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2.2.3 绘图风格、颜色主题和绘图元素缩放比例

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四种绘图风格
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颜色主题
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绘图元素的缩放比例
总共有四种，对应paper、notebook、talk、poster
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