Seeborn Kreisdiagramm

Seeborn ist ein Python -Informationsvisualisierungsrahmen. Dieser hat eine intuitive Benutzeroberfläche, ästhetisch überzeugende und lehrreiche analytische Grafik. Matplotlib ist ein Software -Framework, mit dem die Benutzer deterministische, interaktive und dynamische Diagramme erstellen können.

Das Kreisdiagramm ist eine sphärische Figur mit farbigen Keilen, die alle Daten enthält. Die Verteilung der numerischen Informationen bestimmt die Größe jedes Segments in einem Kreisdiagramm. Ein Kreisdiagramm ist ein Tool zur Analyse der numerischen Werte und Kompositionen. Es zeigt den Prozentsatz der Aufzeichnungen als Prozentsatz der Gesamtsumme an. Immer wenn ein Element in einer Datenmenge ein höheres relatives Verhältnis haben würde, würde seine Keildimension und sein Perzentil relativ größer werden als alle anderen Segmente im Pie -Diagramm.

Um eine Kreisdiagramm zu erstellen, die die Seeborn -Bibliothek in Python beschäftigt. Um ein Kreisdiagramm zu erstellen, werden wir die Datensätze sowie die lebendigen Farben bereitstellen.

Wir werden demonstrieren, wie man die Kreisdiagramme mit Hilfe der Seeborn -Bibliothek in diesem Tutorial erstellt.

Beispiel 1:

Das erfolgreiche Programm zeigt, wie man ein Kreisdiagramm mit dem Farbschema „Pastell“ erstellt:

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
Importieren Sie Seeborn als SNS
Daten = [100,75, 50, 120, 80]
Labels = ['Abschnitt 1', 'Abschnitt 2', 'Abschnitt 3', 'Abschnitt 4', 'Abschnitt 5']
Farben = SNS.color_palette ('pastell') [0: 7]
PLT.Kuchen (Daten, Beschriftungen = Beschriftungen, Farben = Farben, autopct = '%.0f %% ')
PLT.zeigen()

Hier integrieren wir die erforderlichen Header -Dateien Matplotlib.Pyplot als PLT und der Seeborn als SNS. Dann geben wir die Beschriftungen an, indem wir den Begriff „Abschnitt“ verwenden. Wir wenden die Methode color_palette () an, um die Farbe des PIE -Diagramms anzugeben, die wir verwenden möchten. Wir bieten das „Pastell“ als Argument. Die Seeborn -Bibliothek enthält die Funktion der Color_palette (). Die PIE () -Funktion des Matplotlib -Moduls wird verwendet. Diese Funktion zeichnet das Kreisdiagramm. Diese Methode enthält vier verschiedene Parameter. Jetzt verwenden wir die Show () -Funktion von Matplotlib.Pyplot -Bibliothek zur Darstellung des Diagramms.

Beispiel 2:

In diesem Fall werden wir sehen, wie wir die „helle“ Farbkombination verwenden, um das Kreisdiagramm zu zeichnen.

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
Importieren Sie Seeborn als SNS
Daten = [67, 23, 78, 46, 90]
Labels = ['Abschnitt 1', 'Abschnitt 2', 'Abschnitt 3', 'Abschnitt 4', 'Abschnitt 5']
Farben = SNS.color_palette ('hell') [0: 7]
PLT.Kuchen (Daten, Beschriftungen = Beschriftungen, Farben = Farben, autopct = '%.0f %% ')
PLT.zeigen()

Nach der Integration des Matplotlibs.Pyplot- und Seeborn -Bibliotheken identifizieren wir den Datensatz. Die Anzahl der Personen in jedem Abschnitt wird in dieser Datenerfassung angezeigt. Diese Daten werden in der Variablen mit dem Namen "Daten" als Array gespeichert. Die Titel werden dann angegeben, wobei das Schlüsselwort „Abschnitt“ verwendet wird. Die Farbpalette () -Methode wird verwendet, um den Farbton des resultierenden Kuchendiagramms zu bestimmen.

Wir haben den Wert "hell" zugewiesen. Um das Kreisdiagramm ansprechender zu erstellen, ändern wir das Farbschema auf einen helleren Farbton. Die Farbpalette () -Methode findet sich im SeaBorn -Paket. Die PIE () -Funktion der Matplotlib -Bibliothek wird angewendet. Das Kreisdiagramm wird mit der Methode erstellt. In dieser Methodik gab es verschiedene Attribute. Um das Diagramm darzustellen, verwenden wir die Matplotlib.show () -Methode der Pyplot Library.

Beispiel 3:

Erstellen wir ein Kreisdiagramm, indem wir ein neues Farbschema aufnehmen und dann explodieren. Wir werden die zusätzliche Funktionalität des Kreisdiagramms untersuchen.

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
Seeborn importieren
Daten = [20, 63, 95, 57, 41]
Keys = ['Segment 1', 'Segment 2', 'Segment 3', 'Segment 4', 'Segment 5']
explode = [0, 0.1, 0, 0, 0]
palette_color = seeborn.color_palette ('dark')
PLT.Kuchen (Daten, Labels = Schlüssel, Farben = Palette_Color,
explode = explode, autopct = '%.0f %% ')
PLT.zeigen()

Zunächst importieren wir die Matplotlib.Pyplot- und Seeborn -Header -Dateien. Wir deklarieren zwei Variablen, die als "Daten" und "Schlüssel" bezeichnet werden, und "Schlüssel". Die Variable „Daten“ wird einigen zufälligen Werten zugewiesen. Die Variablen „Schlüsseln“ wird den Tags für diese im Kreisdiagramm genannten Werte zugeordnet. Wir haben das Attribut "Explode" angewendet und ihm unterschiedliche Werte gegeben. Wir können die Schüler in 'Segment 2' auf eine neue Weise darstellen, indem wir den Explosionsparameter anwenden, um es zu einer charakteristischen Scheibe zu machen. Wir setzen den explodierenden Kuchen im zweiten Segment.

Jetzt verwenden wir die Methode color_palette () der Seeborn -Bibliothek. Wir nennen diese Funktion, um die Farbe des Kuchendiagramms anzuzeigen. Es ist Zeit, die Daten im PIE -Diagramm darzustellen, daher verwenden wir die PIE () -Funktion der PLT -Bibliothek. Die Parameter dieser Funktion umfassen Daten, Beschriftungen, Farben, explodieren und "autopct" als Argumente.

Um die Effektivität zu gewährleisten, verwenden wir den Parameter "autopct", um den Anteil der Schüler in jedem Slice anzugeben. Zur Veranschaulichung des Kuchengraphs die PLT.Show () Methode wird aufgerufen.

Beispiel 4:

In Seeborn werden wir ein innovatives Kreisdiagramm erstellen. Wir werden die Schriftskala auf „2 ändern.5 ”und passen Sie das Farbschema an„ dunkel “an, weil die Schrift zur„ Arial “-Familie gehört.

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
Importieren Sie Seeborn als SNS
sns.set_theme (palette = "dark", font = "arial", font_scale = 2.5)
Daten = [8937, 3949, 9843, 4240, 5698]
Monate = ['Juni', 'Juli', 'August', 'September', 'Oktober']
PLT.Kuchen (Daten, Beschriftungen = Monate)
PLT.zeigen()

Zu Beginn des Programms stellen wir die Bibliotheken vor. Der Matplotlib.Die Pyplot -Bibliothek wird als PLT importiert und die Seeborn -Bibliothek wird als SNS importiert. Hier wenden wir die Methode set_theme () an, um die verschiedenen Argumente wie die Farbe einer Palette, Schriftart und font_scale der Daten anzugeben. Diese Argumente erfordern einen Float -Wert und eine Zeichenfolge, die eine Schriftgröße und einen Stil darstellt.

Wir nehmen den Datensatz des Umsatzes der elektronischen Artikel in den verschiedenen Monaten ein. Nach Angabe des Gesamtumsatzes definieren wir auch die Namen der Monate. Im nächsten Schritt rufen wir die PIE () -Funktion des Matplotlib -Moduls auf, um das Kreisdiagramm zu zeichnen. Am Ende der PLT.Show () wird verwendet, um das Kreisdiagramm anzuzeigen.

Abschluss

In diesem Artikel haben wir die zahlreichen Methoden zur Erstellung eines Kreisdiagramms mit dem Seeborn -Paket gelernt. Wir haben auch die Kreisdiagramme gezeichnet, indem wir die hellen und pastellfarbenen Farbschemata bereitstellen. Obwohl das Python Visual Analytics Package Seeborn keine vordefinierte Methode zum Erstellen von Kreisdiagrammen haben könnte, haben wir die Methoden der Matplotlib -Bibliothek verwendet, um ein Kreisdiagramm zu erwerben.