我肯定我忘了一件很简单的事,但我找不到适合西伯恩的情节。

如果我这样做:

import seaborn as sns

然后,我像往常一样用matplotlib创建的任何图形都得到Seaborn样式(背景中有灰色网格)。

然而,如果我试着做其中一个例子,比如:

In [1]: import seaborn as sns

In [2]: sns.set()

In [3]: df = sns.load_dataset('iris')

In [4]: sns.pairplot(df, hue='species', size=2.5)
Out[4]: <seaborn.axisgrid.PairGrid at 0x3e59150>

pairplot函数返回一个PairGrid对象,但是没有显示图形。

我有点困惑,因为matplotlib似乎正常工作,Seaborn样式应用于其他matplotlib图,但Seaborn函数似乎没有做任何事情。有人知道是什么问题吗?


使用seaborn创建的图需要像普通matplotlib图一样显示。 可以使用

plt.show()

函数来自matplotlib。

最初,我发布的解决方案是使用已经从seaborn (sns.plt.show())导入的matplotlib对象,但这被认为是一个坏的做法。因此,只需直接导入_matplotlib。Pyplot_模块,并显示您的绘图

import matplotlib.pyplot as plt
plt.show()

如果使用IPython notebook,可以调用内联后端,以消除在每个情节之后调用show的必要性。各自的魔法是

%matplotlib inline

我的建议是

图()并给出一些SNS图。例如

sns.distplot(数据)。

虽然它看起来没有显示任何情节,当你最大化的数字,你将能够看到情节。


为了避免混淆(在评论中似乎有一些)。假设你在木星上:

%matplotlib inline >显示笔记本内部的绘图

show() >显示笔记本外部的情节

%matplotlib inline将覆盖sns.plt.show(),即即使在调用sns.plt.show()时,绘图也将显示在笔记本中。

是的,在你的配置中包含这一行很容易:

在IPython Notebook中自动内联运行%matplotlib

但在实际代码中将它与导入放在一起似乎是更好的约定。


我经常会问这个问题,我总是要花一段时间才能找到我想要的:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

plt.show()  # <--- This is what you are looking for

请注意:在Python 2中,你也可以使用sns.plt.show(),但在Python 3中不能。

完整的示例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

"""Visualize C_0.99 for all languages except the 10 with most characters."""

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

l = [41, 44, 46, 46, 47, 47, 48, 48, 49, 51, 52, 53, 53, 53, 53, 55, 55, 55,
     55, 56, 56, 56, 56, 56, 56, 57, 57, 57, 57, 57, 57, 57, 57, 58, 58, 58,
     58, 59, 59, 59, 59, 59, 59, 59, 59, 60, 60, 60, 60, 60, 60, 60, 60, 61,
     61, 61, 61, 61, 61, 61, 61, 61, 61, 61, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 62,
     62, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 63, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 64, 65,
     65, 65, 65, 65, 65, 65, 65, 65, 65, 65, 65, 66, 66, 66, 66, 66, 66, 66,
     67, 67, 67, 67, 67, 67, 67, 67, 68, 68, 68, 68, 68, 69, 69, 69, 70, 70,
     70, 70, 71, 71, 71, 71, 71, 72, 72, 72, 72, 73, 73, 73, 73, 73, 73, 73,
     74, 74, 74, 74, 74, 75, 75, 75, 76, 77, 77, 78, 78, 79, 79, 79, 79, 80,
     80, 80, 80, 81, 81, 81, 81, 83, 84, 84, 85, 86, 86, 86, 86, 87, 87, 87,
     87, 87, 88, 90, 90, 90, 90, 90, 90, 91, 91, 91, 91, 91, 91, 91, 91, 92,
     92, 93, 93, 93, 94, 95, 95, 96, 98, 98, 99, 100, 102, 104, 105, 107, 108,
     109, 110, 110, 113, 113, 115, 116, 118, 119, 121]

sns.distplot(l, kde=True, rug=False)

plt.show()

给了


从代码片段的风格来看,我猜想您使用的是IPython而不是Jupyter Notebook。

在GitHub的这一期中,IPython的一名成员在2016年明确表示,图表的显示只有在“只有当它是Jupyter内核时才能正常工作”时才能正常工作。因此,%matplotlib内联将不起作用。

我只是有同样的问题,建议你使用Jupyter笔记本的可视化。


如果你在IPython控制台(在那里你不能使用%matplotlib内联)而不是Jupyter notebook中绘图,并且不想重复运行plt.show(),你可以使用IPython——pylab启动IPython控制台:

$ ipython --pylab     
Python 3.6.6 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Jun 28 2018, 17:14:51) 
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 7.0.1 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.
Using matplotlib backend: Qt5Agg

In [1]: import seaborn as sns

In [2]: tips = sns.load_dataset("tips")

In [3]: sns.relplot(x="total_bill", y="tip", data=tips) # you can see the plot now

这对我很有效

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
.
.
.
plt.show(sns)

如果g是一个面。Grid对象,然后尝试g.fig强制绘图。