Seaborn绘图风格、调色板及示例 - 数据可视化指南

(1) Seaborn有5种默认的风格：'darkgrid'、'whitegrid'、'dark'、'white'、'ticks'。可以使用sns.set_style()函数设置，参数为风格名称。

(2) 可以使用sns.set_style('ticks')还原为默认风格。

(3) 离散型调色板（定性调色板）适用于分类变量，如性别、地区等；连续型调色板适用于数值变量，如温度、密度等；连续双边型调色板适用于正负值混合的数值变量，如收益、损失等。

(4) 可以使用sns.set_palette('PuBuGn')设置Seaborn连续型调色板为'PuBuGn'。

(5) 可以使用sns.color_palette('hls',14)自定义有14种颜色的离散型调色板，其中'hls'表示使用hls颜色空间。

(6) 可以使用sns.heatmap()函数绘制波士顿房价数据的热力图，其中参数data为数据，cmap为调色板，annot为是否显示数值标注等。

(7) 可以使用sns.stripplot()函数绘制各部门高薪在职员工每月平均工作小时分类散点图，其中参数x为分类变量，y为数值变量，hue为嵌套分类变量。通过设置dodge=True参数沿着分类轴分离。可以使用sns.swarmplot()函数绘制非重叠点的分类散点图，其中添加hue='5年内升职'参数，即可在图中显示'5年内升职'情况。