Seaborn.set_context() 方法

Seaborn.set_context() 方法用于设置控制绘图元素缩放的参数。通过使用它，一般样式不受影响，尽管它确实会影响标签、线条和其他绘图点的大小。 matplotlib 中的 rcParams 系统就是用来实现这一点的。

术语"paper"、"talk"和"poster"是按不同值缩放的 notebook 参数的版本，而"notebook"用作基本上下文。此外，字体元素可以独立于其他值进行缩放。

语法

以下是 seaborn.set_context() 方法的语法 −

seaborn.set_context(context=None, font_scale=1, rc=None)

参数

下面将讨论 set_context() 方法的参数。

S.No	参数及说明
1	context 将以下内容作为输入 none、dict 或 {paper、notebook、talk、poster} 之一，并确定参数字典或预配置集的名称。
2	rc 以rcdict为值，是一个可选参数，执行参数映射以覆盖预设的seaborn样式字典中的值。这只会更新被视为样式定义一部分的参数。
3	font_scale 接受一个浮点值作为输入并且是可选参数。它的单独缩放因子可以独立缩放字体元素的大小。

让我们在继续开发绘图之前加载 seaborn 库和数据集。

载入seaborn 库

要加载或导入 seaborn 库，可以使用以下代码行。

Import seaborn as sns

加载数据集

在本文中，我们将使用 seaborn 库中内置的 Tips 数据集。以下命令用于加载数据集。

tips=sns.load_dataset("tips")

下面提到的命令用于查看数据集中的前 5 行。这使我们能够了解哪些变量可用于绘制图形。

tips.head()

以下是上面这段代码的输出。

index,total_bill,tip,sex,smoker,day,time,size
0,16.99,1.01,Female,No,Sun,Dinner,2
1,10.34,1.66,Male,No,Sun,Dinner,3
2,21.01,3.5,Male,No,Sun,Dinner,3
3,23.68,3.31,Male,No,Sun,Dinner,2
4,24.59,3.61,Female,No,Sun,Dinner,4

既然我们已经加载了数据，我们将继续了解该方法在以下示例中的工作原理。

示例 1

我们将在设置上下文后绘制图表。上下文可以有值 paper、notebook、talk 和 poster。在此示例中，我们将上下文设置为纸张，然后通过将列表传递给条形图的 x、y 参数来生成条形图。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
tips=sns.load_dataset("tips")
tips.head()
sns.set_context("paper")
sns.barplot(x=[0, 1, 2], y=[0.5, 3.6, 9.4])
plt.show()

输出

生成的输出如下，

示例 2

在这个例子中，我们将使用 font_scale 参数。此参数用于增大或减小图中的字体大小。在此示例中，1.5 被传递给 font_scale。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
tips=sns.load_dataset("tips")
tips.head()
sns.set_context("poster", font_scale=1.5)
sns.barplot(x=[0, 1, 2], y=[0.5, 3.6, 9.4])
plt.show()

输出

输出如下，

示例 3

在此示例中，我们将使用提示数据集并设置上下文，然后使用上下文为数据集绘制线图。上下文设置为笔记本和 rc 参数之一，lines.linewidth 设置为 3 以显示如何使用 rc 参数。

然后来自该数据集的提示数据集和列被传递给线图。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
tips=sns.load_dataset("tips")
tips.head()
sns.set_context("notebook", rc={"lines.linewidth": 3})
sns.lineplot(data=tips,x="tip",y="total_bill")
plt.show()