Python 使用matplotlib面向对象接口使用seaborn打印_Python_Oop_Matplotlib_Seaborn

Python 使用matplotlib面向对象接口使用seaborn打印

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我非常喜欢使用OOP风格的

matplotlib

：

f, axarr = plt.subplots(2, sharex=True)
axarr[0].plot(...)
axarr[1].plot(...)

这使得跟踪多个图形和子图变得更容易

问题：如何以这种方式使用seaborn？或者，如何更改为OOP风格？如何分辨

seaborn

打印函数，如

lmplot

它打印到哪个

Figure

或

Axes

？

这取决于您使用的seaborn函数

seaborn中的绘图函数大致分为两类

“轴级”功能，包括
```
regplot
```
、
```
boxplot
```
、
```
kdeplot
```
，以及许多其他功能
“图形级”功能，包括
```
relplot
```
，
```
catplot
```
，
```
displat
```
，
```
pairplot
```
，
```
jointplot
```
和一个或两个其他功能

第一组通过获取显式的

ax

参数并返回

Axes

对象来识别。这表明，您可以通过将

轴

传递给它们，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)

轴级函数只会绘制到

轴上，不会弄乱图形，因此它们可以在面向对象的matplotlib脚本中完美共存
第二组功能（图形级）的区别在于，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。这意味着函数需要完全控制图形，因此不可能将lmplot
绘制到已经存在的图形上。调用函数总是初始化图形，并为其绘制的特定绘图进行设置
但是，一旦调用了lmplot
，它将返回该类型的对象。这个对象有一些对结果图进行操作的方法，这些方法对图的结构有一点了解。它还公开了FacetGrid.fig
和FacetGrid.axes
参数处的底层图形和轴数组。jointplot
函数非常类似，但它使用了一个对象。因此，您仍然可以在面向对象的上下文中使用这些函数，但所有的自定义都必须在调用函数之后进行。
这非常有用。看看我的答案：相关：以及一个可能的解决方法，这将允许创建一个seaborn图形，并在以后将所有轴移动到子地块栅格。