使用matplotlib面向对象的界面与seaborn绘图
我非常喜欢在OOP风格中使用matplotlib ：
f, axarr = plt.subplots(2, sharex=True) axarr[0].plot(...) axarr[1].plot(...)
这使得更容易跟踪多个数字和子图。
问：如何使用seaborn这种方式？ 或者，如何将此示例更改为OOP样式？ 如何告诉seaborn绘图function， Figure或Figure lmplot ？
这取决于你正在使用的seabornfunction。
海豹的绘图function大致分为两类
- “轴级”function，包括
regplot，kdeplot，kdeplot等等 - “
lmplot”function，包括lmplot，factorplot，jointplot和其他一两个
第一组是通过明确的ax参数并返回一个Axes对象来标识的。 如上所述，您可以通过将Axes传递给它们来以“面向对象”的方式使用它们：
f, (ax1, ax2) = plt.subplots(2) sns.regplot(x, y, ax=ax1) sns.kdeplot(x, ax=ax2)
轴级函数只能绘制到轴上，否则不会混淆graphics，所以它们可以在面向对象的matplotlib脚本中完美地共存。
第二组函数（图级）的区别在于结果图可能包含几个总是以“有意义”的方式组织的轴。 这意味着这些function需要完全控制这个数字，所以不可能将一个lmplot到已经存在的一个上。 调用函数总是初始化一个graphics，并为其绘制的特定绘图进行设置。
但是，一旦你调用了lmplot ，它将返回FacetGridtypes的对象。 这个对象有一些方法可以在结果图上进行操作，这些方法对图的结构有一定的了解。 它还公开了FacetGrid.fig和FacetGrid.axes参数的底层graphics和轴数组。 jointplot函数非常相似，但它使用了JointGrid对象。 所以你仍然可以在面向对象的上下文中使用这些函数，但是所有的定制都是在你调用这个函数之后。
