1. sns.set() 函数

seaborn.set(context=‘notebook’, 
            style=‘darkgrid’, 
            palette=‘deep’, 
            font=‘sans-serif’, 
            font_scale=1, 
            color_codes=True, 
            rc=None)

从这个set()函数，可以看出，通过它我们可以设置背景色、风格、字型、字体等。

我们定义一个函数，这个函数主要是生成100个0到15的变量，然后用这个变量画出6条曲线。

def sinplot():
    x = np.linspace(0, 15, 100)
    for i in range(1, 6):
        plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7 - i))
sns.set()
sinplot()

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那么，问题来了，有人会说，这个set()函数这么多参数，只要改变其中任意一个参数的值，绘图效果就会发生变化，那我们怎么知道哪种搭配是最佳效果呢，难道我们要一个个去测试吗？
当然不是，seaborn提供了5种默认的风格，我们在实际绘图中只要选择一种喜欢的风格就可以了，下面我们就看看这5种风格的用法及效果。

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2. 参数 style 指定的5种默认风格

函数参数：seaborn.set_style(style=None, rc=None)，这里style可选参数值有：darkgrid，whitegrid，dark，white，ticks，下面我们就通过设置不同的风格，看看每种风格的效果。

1) sns.set(style=‘white’)

sns.set(style='white')

2) sns.set(style=‘whitegrid’)

sns.set(style='whitegrid')

3) sns.set(style=‘darkgrid’)

sns.set(style='darkgrid')

4) sns.set(style=‘dark’)

sns.set(style='dark')

5) sns.set(style=‘ticks’)

sns.set(style='ticks')

3. sns.despine() 函数，移除图像的上部和右侧的坐标轴

这个函数可以移除图像的上部和右侧的坐标轴，我们看看效果。

x = np.linspace(0, 15, 100)
y = np.sin(x +1) * 5

sns.set(style='ticks')
plt.plot(x, y)
sns.despine()

这里默认移除了上部和右侧的轴，当然我们也可以移除其他轴，只要将表示四个边的参数值改为true即可，下面是个这个函数的参数
seaborn.despine(fig=None, ax=None, top=True, right=True, left=False, bottom=False, offset=None, trim=False)
其中offset表示偏离左侧轴的距离。

x = np.linspace(0, 15, 100)
y = np.sin(x +1) * 5

sns.set(style='ticks')
plt.plot(x, y)
sns.despine(top=True, right=True, left=False, bottom=False,offset=50)

4. 使用with打开某种风格

在matplotlib中我们已经学过了，在一个figure对象中，我们可以添加多个子图，那么如果不同的子图使用不同的风格，我们该如何做呢？
很简单，使用with 打开某种风格，然后在with下画的图都使用with打开的分格，我们来看看代码。

x = np.linspace(0, 15, 100)
y1 = np.sin(x + 1) * 1
y2 = np.sin(x + 3) * 3  
y3 = np.sin(x + 5) * 5  

fig = plt.figure()

with sns.axes_style("ticks"):
    ax1 = fig.add_subplot(221)
    plt.plot(x, y1)
    ax1 = fig.add_subplot(222)
    plt.plot(x, y2)
    
fig.add_subplot(223)
plt.plot(x, y3)

5. 参数 context 指定的4种默认风格

seaborn.set() 的 context 这个参数是用来设置 绘图背景参数的，它主要来影响标签、线条和其他元素的效果，但不会影响整体的风格，跟style有点区别。

当然，也可以使用函数 seaborn.set_context(context=None, font_scale=1, rc=None) 指定，效果一样

context 的可选值有： notebook(默认)，paper, talk, poster

x = np.linspace(0, 15, 100)
y = np.sin(x + 1) * 1

fig = plt.figure()

fig.add_subplot(221)
sns.set(context='paper', style='ticks')
plt.plot(x, y)

fig.add_subplot(222)
sns.set(context='notebook', style='ticks')
plt.plot(x, y)
         
fig.add_subplot(223)
sns.set(context='talk', style='ticks')
plt.plot(x, y)

fig.add_subplot(224)
sns.set(context='poster', style='ticks')
plt.plot(x, y)

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

x = np.linspace(0, 15, 100)
y = np.sin(x +1) * 5

sns.set_context("notebook", font_scale=1.5, rc={"lines.linewidth": 2.5})
plt.figure(figsize=(6, 4))
plt.plot(x, y)

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reference：

• 参考文章