Tema Seaborn

“I grafici di Seaborn sono personalizzati utilizzando una varietà di design integrati. I grafici di Seaborn sono disegnati con l'aiuto del layout darkgrid secondo lo standard; Tuttavia, possiamo adattarlo per soddisfare perfettamente i requisiti. Per utilizzare uno dei modelli predefiniti, dobbiamo fornire il suo valore all'argomento "stile" della funzione set_theme (). Questo articolo affronta come progettare il tema di diversi tipi di grafici in Seaborn."

Disegna una trama a dispersione e personalizza il suo tema

I diagrammi a dispersione sono grafici che illustrano come sono correlati due parametri in una raccolta di dati. Descrive serie di dati in un framework di coordinate o su una superficie 2D. L'asse X mostra tutti gli elementi o i parametri indipendenti, mentre l'asse y mostra i fattori dipendenti. Vedremo come realizzare un grafico a dispersione utilizzando il set di dati "Suggerimenti" integrato in questa istanza.

Importa Seaborn come SNS
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
SNS.set_theme (style = 'darkgrid')
Suggerimenti = SNS.load_dataset ('suggerimenti')
SNS.SPARCHPLOT (data = TIPS, x = 'total_bill', y = 'tip')
Plt.spettacolo()

All'inizio del programma, integremo le biblioteche richieste Seaborn e Matplotlib.Pyplot. Questi moduli contengono alcune funzionalità essenziali che vengono utilizzate per disegnare le visualizzazioni. Ora specificheremo il tema del grafico utilizzando la funzione set_theme (). Questo metodo è associato al pacchetto Seaborn.

Qui abbiamo fornito il parametro "stile" e dato il valore del "darkgrid". Dopo aver fatto tutto questo, abbiamo ottenuto il frame di dati dei "suggerimenti", quindi abbiamo invocato il metodo load_dataset () della biblioteca di Seaborn. Ora vogliamo creare il diagramma a dispersione, quindi abbiamo usato la funzione ScatterPlot (). Questo metodo contiene il set di dati e le didascalie di entrambi gli assi come argomenti. Questa funzione è anche correlata al quadro Seaborn.

Alla fine, dobbiamo illustrare la trama, quindi abbiamo applicato il metodo show () del matplotlib.Modulo Pyplot.

Disegna una trama di violino e imposta il tema del grafico

Un grafico del violino è una combinazione di un grafico a scatola e un grafico KDE che raffigura i record massimi. Viene utilizzato per illustrare come i dati statistici sono normalmente distribuiti. Oltre a un grafico a scatola, che illustra chiaramente i dati riassunti, il grafico del violino dimostra anche la densità di ogni parametro. Con l'aiuto di un frame di dati simile, questo è come progettare un grafico a violino.

Importa Seaborn come SNS
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
SNS.set_theme (style = 'dark')
Suggerimenti = SNS.load_dataset ('suggerimenti')
SNS.violinPlot (data = suggerimenti, x = 'totale_bill', color = 'rosa')
Plt.spettacolo()

I quadri essenziali Seaborn e Matplotlib.Pyplot sarà incorporato all'inizio del codice. La Biblioteca Seaborn sarà importata come SNS e, allo stesso modo, il matplotlib.Pyplot verrà importato come PLT. Quindi utilizzeremo il metodo set_theme () per definire la progettazione della mappa. Il modulo Seaborn è collegato a questa tecnica. Abbiamo dato il parametro "stile" e impostato anche il valore "oscuro". Abbiamo acquisito il frame di dati dei "suggerimenti."

Successivamente, abbiamo chiamato la funzione di dati di carico () del modulo Seaborn. Ultimamente abbiamo utilizzato il metodo ViolinPlot () per disegnare la trama del violino. I parametri di questa tecnica sono il set di dati e il sottotitolo dell'asse x. L'argomento a colori viene anche utilizzato per personalizzare la tinta della mappa. La Biblioteca Seaborn è anche collegata a questa funzionalità. Infine, dobbiamo visualizzare il grafico; Pertanto, abbiamo usato il matplotlib.Funzione Show () del modulo Pyplot.

Disegna una trama da bar e indica il tema della trama

Un diagramma a barre è una mappa o un diagramma che impiega pezzi rettangolari con elevazioni o intervalli corrispondenti alle variabili che indicano per rappresentare i valori degli attributi. Le strisce verrebbero visualizzate in posizione verticale o orizzontale. Le valutazioni tra valori distinti sono state utilizzate in un grafico a barre.

Importa Seaborn come SNS
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
SNS.set_theme (style = "whitegrid", palette = "pastel")
SNS.Barplot (x = ["x", "y", "z"], y = [25, 50, 75])
Plt.spettacolo()

Prima di tutto, dobbiamo introdurre i file di intestazione Seaborn e Matplotlib.Pyplot. Nel passaggio successivo, abbiamo eseguito la funzione set_theme () per impostare il layout del grafico. Abbiamo fornito lo stile e la tavolozza del grafico come parametri per la funzione. Il valore dello "stile" sarà impostato come "Whitegrid" e il valore della "palette" sarà impostato come "pastello."Vogliamo creare la trama della barra, quindi abbiamo usato il metodo Barplot () della Biblioteca Seaborn.

Qui definiamo le coordinate degli assi X e Y. L'asse X contiene i caratteri alfabetici e l'asse y è costituito da valori numerici. Abbiamo chiamato il metodo show () per rappresentare la mappa finale. Questa metodologia appartiene anche a matplotlib.Pacchetto Pyplot.

Utilizzo di Custom_params per modificare il tema della trama

In questo caso, useremo i parametri personalizzati. Qui creeremo la trama a barre e personalizzeremo il tema del grafico con l'aiuto dell'argomento "custom_params".

Importa Seaborn come SNS
Importa matplotlib.Pyplot come Plt
custom_params = "assi.spine.a destra ": false".spine.top ": false
SNS.set_theme (style = "ticks", rc = custom_params)
SNS.Barplot (x = ["l", "m", "n"], y = [10, 20, 30])
Plt.spettacolo()

Dopo aver incluso i quadri importanti Seaborn e Matplotlib, poi, abbiamo utilizzato i parametri “Axes.spine.a destra "e" asce.spine.Top "e ha assegnato loro il valore" Falso."Questo valore è memorizzato nella variabile" Custom_params."Per modificare il modello del grafico, abbiamo utilizzato la funzione set tema () nel passaggio successivo. Il valore del parametro "stile" sarà "zecche" e il valore del parametro "RC" sarà "parametri personalizzati", rispettivamente. Vorremmo disegnare una trama da bar; Pertanto, abbiamo impiegato la funzione di barra () del modulo Seaborn.

I valori degli assi X e Y sono specificati qui. Gli elementi alfabetici sono rappresentati sull'asse x e i valori numerici sono mostrati sull'asse y. Per descrivere il grafico finito, abbiamo quindi usato la funzione show (). Il matplotlib.Il modulo Pyplot supporta questo approccio.

Conclusione

In questo articolo, abbiamo parlato di numerose tecnologie che vengono utilizzate per personalizzare il tema dei grafici. Abbiamo creato diversi grafici e quindi utilizzato il metodo SET TEME () e vedere come ha influenzato il risultato. Abbiamo visto "zecche", "Whitegrid", "Dark" e "DarkGrid" dei grafici impostando l'argomento "stile" su questi valori.