Python中的Seaborn怎么使用plt.figure()

发布时间：2022-03-15 11:52:08 作者：小新
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# Python中的Seaborn怎么使用plt.figure()

Seaborn是基于Matplotlib的高级数据可视化库，虽然它提供了简洁的API直接创建统计图形，但结合Matplotlib的`plt.figure()`函数可以更灵活地控制画布属性。本文将详细介绍如何在Seaborn中使用`plt.figure()`优化可视化效果。

## 一、plt.figure()基础功能

`plt.figure()`是Matplotlib的核心函数，用于创建或激活一个图形对象。在Seaborn中配合使用时，主要控制以下参数：

```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plt.figure(
    figsize=(8, 6),       # 画布尺寸（宽,高）英寸
    dpi=100,              # 分辨率
    facecolor='white',    # 背景色
    edgecolor='black',    # 边框颜色
    frameon=True,         # 是否显示边框
    num="Figure 1"        # 图形标识
)
sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=tips)
plt.show()

二、与Seaborn图形结合使用

1. 调整多子图布局

当需要创建多个Seaborn图形时，plt.figure()可以统一管理画布：

plt.figure(figsize=(12, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)
sns.histplot(data=tips, x='total_bill')

plt.subplot(1, 2, 2)
sns.boxplot(data=tips, x='day', y='total_bill')

plt.tight_layout()  # 自动调整间距

2. 控制图形样式

通过plt.figure()设置全局样式，影响所有Seaborn图形：

plt.figure(facecolor='#f0f0f0', edgecolor='blue')
sns.set_style('darkgrid')
sns.lineplot(data=flights, x='year', y='passengers')

三、高级应用技巧

1. 保存高清图像

plt.figure(dpi=300)
sns.heatmap(data=corr_matrix, annot=True)
plt.savefig('high_res_heatmap.png')  # 保存300DPI图像

2. 动态调整画布

在Jupyter等交互环境中实时调整：

fig = plt.figure(figsize=(6,6))
sns.violinplot(data=tips, x='day', y='tip')

# 运行后动态调整
fig.set_size_inches(8, 4)
fig.set_facecolor('lightyellow')

四、常见问题解决

图形重叠问题
使用plt.figure()后出现元素重叠时，添加plt.tight_layout()自动调整间距。
样式冲突
Seaborn样式可能覆盖Matplotlib设置，建议按顺序设置：
```
plt.figure(...)
sns.set_style(...)
sns.plot(...)
```
多图形管理
通过plt.close()显式关闭图形释放内存： “`python plt.figure(1) sns.plot1() plt.close(1)

plt.figure(2) sns.plot2()


## 五、总结

| 场景                | 推荐用法                          |
|---------------------|----------------------------------|
| 单图精细控制        | 先`plt.figure()`再Seaborn绘图    |
| 多子图布局          | 共用`plt.figure()`+`subplot()`   |
| 高清导出            | 设置`dpi=300`+`savefig()`        |
| 交互式调整          | 保存`fig`对象后动态修改属性      |

通过合理使用`plt.figure()`，可以充分发挥Seaborn的便捷性和Matplotlib的灵活性，创建更专业的数据可视化作品。

文章包含代码示例、问题解决和总结表格，总计约750字，采用Markdown格式。实际使用时可根据需要调整代码数据集（示例中使用的是Seaborn内置的tips/flights数据集）。