我非常喜欢matplotlib以OOP风格使用:
matplotlib
f, axarr = plt.subplots(2, sharex=True) axarr[0].plot(...) axarr[1].plot(...)
这样可以更轻松地跟踪多个图形和子图。
问题:如何以这种方式使用seaborn?或者,如何将此示例更改为OOP样式?如何分辨seaborn绘图功能(例如lmplot哪个Figure或哪个)Axes?
seaborn
lmplot
Figure
这在某种程度上取决于你使用的是哪种功能。
Seaborn中的绘图功能大致分为两类
regplot
boxplot
kdeplot
factorplot
jointplot
通过采用显式ax参数并返回Axes对象来标识第一组。如此建议,你可以将它们传递Axes给它们,从而以“面向对象”的方式使用它们:
f, (ax1, ax2) = plt.subplots(2) sns.regplot(x, y, ax=ax1) sns.kdeplot(x, ax=ax2)
轴级功能仅会吸引到,Axes并且不会与图形混淆,因此它们可以在面向对象的matplotlib脚本中完美地愉快地共存。
第二组功能(Figure-level)的特征在于,生成的图可能包含多个轴,这些轴始终以“有意义”的方式组织。这意味着这些功能需要完全控制图形,因此不可能绘制lmplot一个已经存在的图形。调用该函数总是会初始化图形并将其设置为要绘制的特定图。
但是,一旦调用lmplot,它将返回类型的对象FacetGrid。该对象具有一些对生成的图进行操作的方法,这些方法对图的结构有所了解。它还在FacetGrid.fig和FacetGrid.axes参数处公开了基础图形和轴数组。该jointplot功能非常相似,但是它使用一个JointGrid对象。因此,你仍然可以在面向对象的上下文中使用这些函数,但是所有自定义必须在调用该函数之后进行。
FacetGrid
FacetGrid.fig
FacetGrid.axes
JointGrid