Plotten mit Seaborn mithilfe der Matplotlib OOP-Schnittstelle
Seaborn bietet eine praktische Schnittstelle zum Erstellen statistischer Grafiken in Python. Einige Benutzer bevorzugen jedoch die Arbeit mit Matplotlib unter Verwendung eines objektorientierten (OOP) Ansatzes. Dieser Artikel soll zeigen, wie dies in Seaborn erreicht werden kann.
Funktionen auf Achsenebene
Funktionen auf Achsenebene in Seaborn, wie z. B. regplot, boxplot und kdeplot, kann direkt ein Axes-Objekt zum Plotten übergeben werden. Dies ermöglicht eine einfache Integration in einen OOP-Workflow:
<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns f, (ax1, ax2) = plt.subplots(2) sns.regplot(x, y, ax=ax1) sns.kdeplot(x, ax=ax2)</code>
Funktionen auf Figurenebene
Funktionen auf Figurenebene in Seaborn, wie z. B. relplot, catplot und lmplot , erzeugen Sie Diagramme, die mehrere Achsen umfassen können. Diese Funktionen können nicht an ein vorhandenes Axes-Objekt übergeben werden. Sobald sie jedoch aufgerufen werden, geben sie ein Objekt (z. B. FacetGrid) zurück, das die zugrunde liegende Figur und Achsen offenlegt.
<code class="python">import seaborn as sns g = sns.lmplot(x, y) g.fig # Returns the Figure object g.axes # Returns an array of Axes objects</code>
Die Anpassung von Diagrammen auf Figurenebene muss nach dem Aufruf der Funktion erfolgen.
Fazit
Durch die Nutzung der von matplotlib und Seaborn bereitgestellten OOP-Schnittstellen ist es möglich, ein hohes Maß an Kontrolle und Flexibilität bei der Erstellung statistischer Grafiken in Python zu erreichen. Funktionen auf Achsenebene ermöglichen eine direkte Integration mit dem OOP-Ansatz von Matplotlib, während Funktionen auf Figurenebene komplexere und umfassendere Plotfunktionen bieten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwende ich Seaborn mit der OOP-Schnittstelle von Matplotlib?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
