如何有效地将 Seaborn 函数与 Matplotlib 的面向对象接口集成？

使用 Matplotlib 面向对象的接口使用 Seaborn 进行绘图

Seaborn 提供了一套全面的可视化功能。其多功能性允许用户与 Matplotlib 面向对象的界面无缝集成，增强对多个图形和子图的控制。

轴级函数：

regplot 等函数、kdeplot 和 boxplot 属于“轴级别”类别。它们被设计为对特定的 Axes 对象进行操作。让他们参与面向对象的风格：

<code class="python">f, axarr = plt.subplots(2, sharex=True)
sns.regplot(x, y, ax=axarr[0])
sns.kdeplot(x, ax=axarr[1])</code>

图形级函数：

相比之下，“图形级”函数如 relplot、catplot、和 jointplot 构造可能包括多个轴的复杂图。这些功能需要对图形进行独占控制。但是，它们提供对底层图形和 Axes 对象数组的访问：

<code class="python">f, g = sns.lmplot(x, y)
g.set_xlabels(['A', 'B'])
g.set_xticks([1, 2])</code>

联合图详细信息：

联合图在函数调用时使用 JointGrid 对象。它通过 g.fig 和 g.axes 公开图形和 Axes 数组。调用函数后即可应用自定义。

结论：

Matplotlib 的面向对象接口可以与 Seaborn 的可视化功能无缝集成。轴级函数允许与特定 Axes 对象直接交互，而图形级函数则提供对底层图形和 Axes 数组的访问以实现自定义目的。了解这种区别使用户能够更好地控制他们的可视化。

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