一些用matplotlib和seaborn画图调整参数的方法

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 Seaborn画图调整图中散点和线的属性方法：

 调整matplotlib坐标轴刻度标签字体大小和XY标签字体大小的方法：

 调整sns画图中标签字体大小方法：

 Seaborn画图调整图中散点和线的属性方法：

sns.pairplot(data, x_vars=['temperature', 'wet', 'air pressure', 'wind speed', 'wind direction'], y_vars=['AQI'], kind="reg",
             plot_kws={'scatter_kws':{'s': 1, 'alpha': 0.5, 'edgecolor': 'none'},
                       'order': 3, 'line_kws':{'linewidth': 0.5, 'color':'green'}})
plt.show()

如上图，去查阅pairplot的官方文档，在里面会有对如何修改图内标记参数的选项，也就是plot_kws；

但是当你输入plot_kws={'s':3}的时候，会报错，提示你regplot没有这个参数，所以继续查阅regplot官方文档，发现regplot是用scatter_kws和line_kws来调整参数的，因此在plot_kws中的值应该也是字典形式的，也就是上图所见的那样。

同样的，在sns.lmplot中，也是通过scatter_kws和line_kws修改图中点和线的相关参数的。

除此之外，我们发现上图中，plot_kws字典中还有一个'order'值，这个order也是regplot()函数的一个参数，通过它修改拟合的阶数。

因此，我们可以总结出，pairplot中可能会出现许多种不同类型的图，每种类型的图的参数都是不一样的，需要我们通过plot_kws,diag_kws和grid_kws中，去根据不同类型图的参数设置不同的值。

 调整matplotlib坐标轴刻度标签字体大小和XY标签字体大小，离坐标轴距离的方法：

fig = plt.figure(figsize=(80, 20))
ax = plt.axes()
ax.plot(df_scale.AQI, df_scale.temperature, label='temperature', linewidth=4)
ax.plot(df_scale.AQI, df_scale.wet, label='wet', linewidth=4)
ax.plot(df_scale.AQI, df_scale['air pressure'], label='air pressure', linewidth=4)
ax.plot(df_scale.AQI, df_scale['wind speed'], label='wind speed', linewidth=4)
ax.plot(df_scale.AQI, df_scale['wind direction'], label='wind direction', linewidth=4)
plt.xlabel('AQI', fontsize=60, labelpad=10)
plt.ylabel('Weather Conditions', fontsize=60, labelpad=10)
plt.tick_params(labelsize=40)
plt.legend(fontsize=60)
plt.show()

如上图所示：xlabel中设置fontsize是字体大小，labelpad是标签离坐标轴的距离，tick_params中设置labelsize，legend中设置fontsize，

调整sns画图中标签字体大小方法：

sns.set(font_scale = 10)