Python机器学习语法记录学习

import seaborn as sns

sns.set()#设置sns默认风格

 

五种主题风格：
darkgrid/whitegrid/dark/white/ticks

 sns.set(style="whitegrid")#sns默认设置
 sinplot(show=True,title="whitegrid")

 我感觉只要有set属性好多都可以set_正常属性来设置 　　如：ax.set_title("I Have Set Property")

 但是ax=fig.add_subplot(1,1,1)他没有add属性但是他可以add_subplot  

 总结：有set属性都可以set_属性名来设置

 

 sns.despine(left=False)#设置是否隐藏对应方向的坐标轴边框（默认右和上隐藏）

 

 使用sns.axes_style('whitegrid')#设置图像的风格

# with sns.axes_style("darkgrid"):
#     plt.subplot(211)
#     sinplot()
# plt.subplot(212)
# plt.show()

 set_()等这些都可以在开始指定set的时候给定，但是他们可能会多一点点设置的属性（记住这点！！！！）

 

sns.set(rc={"figure.figsize":(10,10)})

调色板(在sns的绘制库中才有palette属性参数可以直接通过【palette=sns.color_palette("hls",8)】这样来设置，plt可以通过set_palette设置，并且设置也可以写在with下，只对with内的plt生效

color_palette()能传入任何Matplotlib支持的颜色，不写有默认颜色
set_palette()设置所有图的颜色

调用hls（圆形画板）颜色空间 
按照hls取color_palette内ctrl+F搜索，发现husl也行，不过它俩之间色调好像有点区别

current_palette=sns.color_palette("hls",8)#当前画板

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plt.plot(np.c_[np.ones(8), np.arange(8),np.ones(8)].T)

画图相当于把当前数在的数组索引作为x，值作为y 
所以第1个：(0,0)(1,0)
第2个：（0,0）（1,1）
...
第8个：（0,0）（1,7）

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hls_palette控制颜色的亮度和饱和度

sns.palplot(sns.hls_palette(8,l=.8,s=.8))#l亮度 s饱和度

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'''【Paired】产生n对颜色，每对内的颜色相近'''
# sns.palplot(sns.color_palette("Paired",10))
# plt.show()

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'''使用xkcd_rgb可以得到954个的命名颜色'''
# print(list(sns.xkcd_rgb.keys()))
# plt.plot([0,1],[0,1],sns.xkcd_rgb["aquamarine"],lw=5)
# plt.plot([0,1],[0,2],sns.xkcd_rgb["light blue grey"],lw=5)
# plt.plot([0,1],[0,3],sns.xkcd_rgb["purple blue"],lw=5)
# plt.show()

# colors=['acid green', 'adobe', 'algae', 'algae green', 'almost black', 'amber']
# sns.palplot(sns.xkcd_palette(colors))
# plt.show()

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'''接下来是连续型画板'''
# sns.palplot(sns.color_palette("Blues",10))
# plt.show()
#翻转，颜色先重后轻【颜色后加_r】
# sns.palplot(sns.color_palette("Blues_r",10))
# plt.show()

#线性变换颜色（start=.5,rot=-.365）把它看成圆盘的区间 从5到-75度取8个
# sns.palplot(sns.cubehelix_palette(8,start=.5,rot=-.365))
# plt.show()

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'''使用light_palette/dark_palette定制连续调色板'''

# sns.palplot(sns.light_palette("green"))
# plt.show()
# sns.palplot(sns.dark_palette("green",reverse=True))
# plt.show()

# x,y=np.random.multivariate_normal([0,0],[[1,-.5],[-.5,1]],size=300).T #多元正态
# # print(x)
# # print(y)
# pal=sns.dark_palette("amber",as_cmap=True,input="xkcd")#修改成xkcd 传入xkcd的颜色amber来绘制图颜色 as_cmap=True返回matplotlib colormap 否则返回list 我们画平面图就不要指定他，画梯度等这些图指定这个来画

# print(pal)
# # pal1=sns.dark_palette("green",as_cmap=False)
# # print(pal1)
# sns.kdeplot(x,y,cmap=pal,linewidth=5)
# plt.show()

# sns.palplot(sns.dark_palette((100/255,205/255,80/255)))#默认rgb

# sns.palplot(sns.light_palette((210,21,60),input="husl"))#指定成husl

#sns.palplot(sns.light_palette("acid green",input="xkcd"))#指定成xkcd

plt.show()