Matplotlib의 OOP 인터페이스와 함께 Seaborn을 사용하는 방법은 무엇입니까?

Matplotlib OOP 인터페이스를 사용하여 Seaborn으로 플로팅

Seaborn은 Python에서 통계 그래픽을 생성하기 위한 편리한 인터페이스를 제공합니다. 그러나 일부 사용자는 객체 지향(OOP) 접근 방식을 사용하여 matplotlib로 작업하는 것을 선호합니다. 이 기사의 목적은 Seaborn에서 이를 달성하는 방법을 보여주는 것입니다.

축 수준 함수

regplot, boxplot 및 kdeplot과 같은 Seaborn의 축 수준 함수, 플롯할 Axes 객체를 직접 전달할 수 있습니다. 이를 통해 OOP 워크플로와 쉽게 통합할 수 있습니다.

<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>

그림 수준 함수

relplot, catplot 및 lmplot과 같은 Seaborn의 그림 수준 함수 , 여러 축을 포함할 수 있는 플롯을 생성합니다. 이러한 함수는 기존 Axes 객체에 전달될 수 없습니다. 그러나 일단 호출되면 기본 그림과 축을 노출하는 개체(예: FacetGrid)를 반환합니다.

<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>

그림 수준 플롯의 사용자 정의는 함수를 호출한 후에 수행해야 합니다.

결론

matplotlib과 Seaborn에서 모두 제공하는 OOP 인터페이스를 활용하면 Python에서 통계 그래픽을 생성할 때 높은 수준의 제어와 유연성을 얻을 수 있습니다. 축 수준 함수를 사용하면 matplotlib의 OOP 접근 방식과 직접 통합할 수 있으며, 그림 수준 함수는 더욱 복잡하고 포괄적인 플로팅 기능을 제공합니다.

위 내용은 Matplotlib의 OOP 인터페이스와 함께 Seaborn을 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!