技巧4：sns.set_context()在前面的图中 ， 标签尺寸看起来很小 。 如果不喜欢默认设置 ， 我们使用sns.set_context()可以更改上下文参数 。
我使用这个函数主要是为了控制绘图中标签的默认字体大小 。 通过更改默认值 ， 我们可以节省时间 ， 而不必为单个绘图的不同元素（例如轴标签、标题、图例）调整字体大小 。 让我们把上下文改成“talk” ， 再看看图：
# 默认上下文更改sns.set_context('talk')# 图plt.figure(figsize=(9, 5))sns.scatterplot(data=http://kandian.youth.cn/index/df, x='body_mass_g', y='bill_length_mm',alpha=0.7, hue='species', size='gender')plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3, 1));
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它更容易辨认 ， 不是吗？另一个可以尝试的选项是：“poster” ， 这将增加默认大小甚至更多 。
技巧5：sns.set_palette()如果你想将默认调色板自定义为你喜欢的颜色组合 ， 此功能非常方便 。 我们可以使用Matplotlib中的彩色映射 。 这里是从颜色库中选择的 。 让我们将调色板更改为“rainbow”并再次查看该图：
# 更改默认调色板sns.set_palette('rainbow')# 图plt.figure(figsize=(9, 5))sns.scatterplot(data=http://kandian.youth.cn/index/df, x='body_mass_g', y='bill_length_mm',alpha=0.7, hue='species', size='gender')plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3, 1));
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如果找不到你喜欢的Matplotlib颜色映射 ， 可以手动选择颜色来创建自己独特的调色板 。创建自己调色板的一种方法是将颜色名称列表传递给函数 ， 如下例所示 。 这个链接是颜色名称列表： 。
# 更改默认调色板sns.set_palette(['green', 'purple', 'red'])# 图plt.figure(figsize=(9, 5))sns.scatterplot(data=http://kandian.youth.cn/index/df, x='body_mass_g', y='bill_length_mm',alpha=0.7, hue='species', size='gender')plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3, 1));
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如果颜色名称不能很好地捕捉到你所追求的 ， 你可以使用十六进制颜色构建自己的调色板来访问更广泛的选项（超过1600万种颜色！） 。 这里是我最喜欢的资源 ， 可以找到一个十六进制的自定义调色板 。 我们来看一个例子：
# 更改默认调色板sns.set_palette(['#62C370', '#FFD166', '#EF476F'])# 图plt.figure(figsize=(9, 5))sns.scatterplot(data=http://kandian.youth.cn/index/df, x='body_mass_g', y='bill_length_mm',alpha=0.7, hue='species', size='gender')plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3, 1));
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技巧6：sns.set()从前面的三个技巧中 ， 我希望你能找到你最喜欢的组合（在某些情况下 ， 它可能会保留默认设置） 。 如果我们要更新图表的默认设置 ， 最好是在导入可视化软件包之后再更新 。 这意味着我们在脚本的开头会有这样一个片段：
# 导入包import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 更改默认值sns.set_style('whitegrid')sns.set_context('talk')sns.set_palette('rainbow')更新上面的多个默认值可以用sns.set(). 以下是同一代码的简洁版本：
# 导入包import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 更改默认值sns.set(style='whitegrid', context='talk', palette='rainbow')