Seeborn -Stile

„Passen Sie den Stil von Elementen wie die Grundfarbe, die Gitter und die Eckpunkte in der Seeborn -Bibliothek an, um die Art und Weise zu ändern, wie die Illustrationen angezeigt werden. Wir können über ein bestimmtes Publikum und den Hintergrund nachdenken und gleichzeitig feststellen, wie die Grafiken entwerfen können. Die graue Kulisse und das Gesamtdesign des Seeborn -Moduls scheinen gut zu sein. Es gab, obwohl nur ein paar verschiedene integrierte Muster. Mit der Methode set style () des Seeborn -Pakets kann es verwendet werden, um Muster zu erstellen. In diesem Artikel werden wir mehrere Ansätze zur Modifizierung von Illustrationen in Seaborn untersuchen, einschließlich Hintergrundfarbe, Layouts und Scheitelpunkte und wie sie den Stil und die Interpretation der Grafik beeinflussen könnten.”

Eingebaute Arten der Handlung

Die Grafiken von Seeborn werden unter Verwendung verschiedener eingebauter Muster angepasst. Die Diagramme von Seeborn sind Standard mit dem Darkgrid -Muster für Standard. Wir können dies jedoch ändern, um unseren Visualisierungsanforderungen gerecht zu werden. Wir geben den Namen eines vordefinierten Schemas an, um die Style () -Methode so festzulegen, dass sie eine erhalten, um eine zu erhalten.

Importieren Sie Seeborn als SNS
Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
Tipps = SNS.load_dataset ('tipps')
sns.set_style ("darkgrid")
sns.StripPlot (x = "Tag", y = "Total_bill", Data = Tipps)
PLT.zeigen()

Zu Beginn des Programms haben wir die erforderlichen Module aufgenommen. Die Seeborn -Bibliothek wird als SNS und in ähnlicher Weise die Matplotlib importiert.Pyplot wird als PLT importiert. Danach haben wir die Methode load_dataset () aufgerufen, um den Datenrahmen von Spitzen abzurufen. Diese Funktion stammt aus der SeaBorn -Bibliothek.

Jetzt werden wir den Stil der Handlung anpassen, also haben wir die Funktion set_style () verwendet. Hier passieren wir den Wert "darkgrid" als Argument der Funktion. Um das Diagramm zu zeichnen, haben wir die StripPlot () -Methode des Seeborn -Pakets aufgerufen. Diese Funktion enthält drei Parameter, die Titel beider Achsen und des erforderlichen Datensatzes enthalten. Am Ende des Programms wird die Funktion show () verwendet, um das endgültige Diagramm darzustellen.

Hintergrundfarbton der Handlung

Ein Element, das Sie beim Entwerfen des Erscheinungsbilds einer Präsentation berücksichtigen sollten, ist der Hintergrund des Diagramms des Diagramms. Je größer der Unterschied zwischen dem Farbschema der Grafik und dem Hintergrund des Diagramms ist, desto sichtbarer wäre die grafische Analyse.

Importieren Sie Seeborn als SNS
Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
Tipps = SNS.load_dataset ('tipps')
sns.set_style ("dunkel")
sns.StripPlot (x = "Tag", y = "Total_bill", Data = Tipps)
PLT.zeigen()

Das erste und wahrscheinlich wichtigste ist, die erforderlichen Module zu integrieren. Der Matplotlib.Pyplot- und Seeborn -Bibliotheken werden sowohl als PLT als auch als SNS importiert. Anschließend verwendeten wir die Funktion "Dataset () laden), um das Datenelement von Tipps zu erhalten. Die Seeborn -Bibliothek enthielt diese Methode. Wir werden jetzt das Layout des Diagramms ändern, also nennen wir die set style () -Methode.

Der „dunkle“ Wert wird als Parameter der Funktion bereitgestellt. Um das Diagramm zu erstellen, haben wir die StripPlot () -Funktion des Seeborn -Moduls verwendet. Diese Methode enthält unterschiedliche Variablen, wie die Bezeichnungen beider Achsen und die Datenerfassung, die verwendet werden müssen. Die Methode show () wird am Ende des Codes verwendet, um das resultierende Diagramm anzuzeigen.

Gitterstil der Handlung

Wir können zusätzlich zum Farbton des Hintergrunds ein Netz in den Hintergrund des Diagramms angeben. Die Standardvorlage hat ein Netz. Wann immer wir möchten, dass die Menschen in der Lage sind, Rückschlüsse in Bezug auf Fakten zu ziehen, ist ein Netz eine angemessene Lösung. Ein Netz ermöglicht es den Zuschauern, die Grafik zu verstehen und weitere Informationen zu bestimmten Werten zu erhalten. Zeitschriftenartikel und Veröffentlichungen sind ideale Fälle, in denen ein Netz nützlich sein wird.

Importieren Sie Seeborn als SNS
Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
Tipps = SNS.load_dataset ('tipps')
sns.set_style ("WhiteGrid")
sns.StripPlot (x = "Tag", y = "Total_bill", Data = Tipps)
PLT.zeigen()

Nach dem Import des SeaBorn -Pakets und der Matplotlib.Pyplot-Paket müssen wir den eingebauten Datensatz „Tipps“ mit Hilfe der Methode load_dataset () laden. Das Seeborn -Modul enthält diese Funktion, um die Daten zu erhalten.

Im nächsten Schritt werden wir die Methode set_style () aufrufen. Wir geben ein neues Layout des Diagramms an, daher geben wir der Funktion den Wert „WhiteGrid“ an. Wir haben die StripPlot () -Methode aufgerufen, um die Grafik zu zeichnen. Dieser Diagramm enthält verschiedene Informationen zu den Daten, einschließlich der Bezeichnungen der X-Achse und der Y-Achse. Um den Code zu beenden, haben wir die Messe () -Methode verwendet, um die Grafik zu veranschaulichen.

Despine -Stil der Handlung

Wir können die Verwendung von Scheitelpunkten zusätzlich zur Anpassung des Backdrop -Farbschemas angeben. Eine Grafik enthält vier Eckpunkte nach dem Standard. Für eine Vielzahl von Zwecken können Benutzer einen oder mehrere Scheitelpunkte beseitigen. Herkömmliche Diagramme werden normalerweise durch eine Grafik einschließlich der linken und unteren Kanten dargestellt.

Mit Hilfe der Despine () -Methode können wir die gesamten und rechten Eckpunkte sofort entfernen. Diese Methode muss aufgerufen werden, nachdem die Karte erstellt wurde. Es ist plausibel, dass die Beseitigung aller Kanten nur kompliziert ist. Durch die Ausführung von Despine () und der Bereitstellung der Eckpunkte, die wir entfernen möchten, können wir die Anzahl der Scheitelpunkte angeben, die enthalten sein müssen.

Importieren Sie Seeborn als SNS
Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
Tipps = SNS.load_dataset ('tipps')
sns.set_style ("WhiteGrid")
sns.StripPlot (x = "Tag", y = "Total_bill", Data = Tipps)
sns.Despine (links = wahr, boden = wahr)
PLT.zeigen()

Nach dem Import der Matplotlib.Pyplot-Paket und das Seeborn-Paket mit der Funktion load_dataset () importieren wir nun den eingebauten Datensatz „Tipps“.”Diese Datenerfassungsmethode ist im Seeborn-Paket verfügbar. Die set style () -Funktion der Seeborn -Vorlage wird im nächsten Modus ausgeführt. Wir bestehen den Wert „WhiteGrid“, um ein neues Format für das Diagramm zu definieren.

Um das Diagramm zu erstellen, haben wir die Funktion StripPlot () angewendet. Die Tags auf der X-Achse und der y-Achse zeigen unterschiedliche Informationen zu den Daten in diesem Diagramm an. Die X-Achse wird Tag genannt und die y-Achse wird als „Gesamtrechnung bezeichnet“ heißt."Die Werte der Argumente" links "und" unten "der Methode StripPlot () des Seeborn -Pakets sind daher hier auf true gesetzt. Um den Code abzuschließen, haben wir die Funktion show () verwendet, um die Grafik anzuzeigen.

Abschluss

In diesem Artikel haben wir diskutiert, wie man den Stil der Grafiken verändert. Mit Seeborn können Benutzer das Design des gewünschten Diagramms erstellen. Darüber hinaus können wir das Layout mit der Graph -Set_Style () -Methode des Seeborn -Moduls anpassen. Um die Methode set_style () anzuwenden, erwerben wir einfach das Seeborn -Paket. Wir können das Layout des Diagramms ändern, indem wir unterschiedliche Parameter für die Funktion set_style () bereitstellen.