如何将 Seaborn 与 Matplotlib 的 OOP 接口结合使用？

使用 Matplotlib OOP 接口使用 Seaborn 进行绘图

Seaborn 提供了一个方便的界面，用于在 Python 中创建统计图形。然而，一些用户更喜欢使用面向对象 (OOP) 方法来使用 matplotlib。本文旨在演示如何在 Seaborn 中实现这一点。

轴级函数

Seaborn 中的轴级函数，例如 regplot、boxplot 和 kdeplot，可以直接传递一个 Axes 对象来绘制。这样可以轻松与 OOP 工作流程集成：

<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>

图形级函数

Seaborn 中的图形级函数，例如 relplot、catplot 和 lmplot ，生成可以包含多个轴的图。这些函数不能传递现有的 Axes 对象。但是，一旦调用，它们就会返回一个公开底层图形和轴的对象（例如 FacetGrid）。

<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>

图形级绘图的自定义必须在调用函数后完成。

结论

通过利用 matplotlib 和 Seaborn 提供的 OOP 接口，在 Python 中创建统计图形时可以实现高水平的控制和灵活性。轴级函数允许与 matplotlib 的 OOP 方法直接集成，而图形级函数提供更复杂和更全面的绘图功能。

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