Seeborn -Nebenhandlungen

Das „Seeborn“ -Modul verfügt über einige Methoden, mit denen die mehreren Diagramme in einer einzelnen Figur gezeichnet werden. Das Zeichnen der wiederholten Beispiele des identischen Graphen in mehreren Gruppen des Datenrahmens ist eine hilfreiche Strategie bei der Analyse der mehrdimensionalen Statistiken. Diese Methode ist auch als Matrix- oder polytonaler Grafik bekannt und ist mit dem Begriff kompakter Mehrfachsätze verknüpft. Es ermöglicht es uns, viele Daten aus einer komplizierten Quelle abzurufen.

Seeborn erweitert die Funktionen der Matplotlib -Funktionalität zum Erstellen von Grafiken, einschließlich vielen Achsen, sodass die Benutzer den Framework des Diagramms mit der Topologie des Datenrahmens sicher verbinden können.

Beispiel 1:

Wir erstellen in diesem Fall ein Diagramm mit einer Zeile und zwei Spalten, es wird jedoch kein Inhalt angegeben. Wir müssen nicht einmal die Parameter eingeben, wenn sie auf diese Weise bereitgestellt wurden. Wir müssen nur ihre Werte angeben. Die Gesamtgröße der Abbildung könnte unter Verwendung des Parameters „Figsize“ eingestellt werden. Die Befehle „Sharex“ und „Sharey“ werden verwendet, um die Achsen zwischen den Diagrammen zu verteilen.

Zunächst führen wir die erforderlichen Header -Dateien ein. Die Seeborn -Bibliothek wird als SNS eingebaut. Numpy wird als NP eingebaut. Pandas wird als PD importiert. Und Matplotlib.Pyplot wird als PLT eingebaut. Dann haben wir die Funktion sublots () des Matplotlibs bezeichnet.Pyplot -Modul. Diese Funktion hat unterschiedliche Argumente. Eine von ihnen ist die FigSize () -Funktion. Wir haben diese Funktion verwendet, um die Dimensionen der Abbildung anzugeben. Hier haben wir die Suptitle () -Methode angewendet.

Lassen Sie uns nun den Titel der Nebenhandlungen angeben. Wir verwenden die Funktion set_title () und definieren den Namen beider Nebenhandlungen als "erstes Diagramm" und "zweites Diagramm". Zusammen mit diesem geben wir auch die Achsen der Nebenhandlungen an. Wir verwenden die Funktion show () des Matplotlibs.Pyplot -Paket, um das endgültige Diagramm darzustellen.

Beispiel 2:

In diesem Fall zeichnen wir die Nebenhandlungen mit einer Vielzahl von Ebenen.

Zu Beginn des Programms haben wir die erforderlichen Bibliotheken importiert. Diese Pakete umfassen SeaBorn, Numpy, Pandas und Matplotlib.Pyplot. Der Matplotlib.Die Subplots () -Funktion des Pyplot -Moduls wird dann aufgerufen. Diese Methode akzeptiert eine Vielzahl von Parametern. Eine davon ist die FigSize () -Komponente.Diese Methode wird verwendet, um die Größen der Abbildung explizit anzugeben.

In ähnlicher Weise setzen wir den Wert des Parameters "sharex" auf "True". Die Suptitle () -Methode wird im nächsten Schritt angewendet. Wir können die Bildunterschrift des Hauptdiagramms mit Hilfe dieser Methode skizzieren. Um das resultierende Diagramm zu visualisieren, nennen wir den Matplotlip.show () -Funktion des Pyplot -Moduls.

Beispiel 3:

Eine GridSpec () -Funktion gibt den Abmessungsraum der Spalten und Zeilen der Matrix an. Die GridSpec -Funktion zeichnet kein Diagramm selbst. Alternativ ist es eine einfache Schnittstelle, die die subplot () -Methode bestätigt.

Hier enthalten wir einige Header -Dateien in Seeborn, Numpy, Pandas und Matplotlib.Pyplot. Diese Module enthalten die wesentlichen Funktionen, die zum Zeichnen der Visualisierungen verwendet werden. Jetzt ist es Zeit, die Rasterplot zu zeichnen. Wir setzen die Spezifikationen dieses Diagramms mit dem Parameter „GridSpec ()“ ein. Der Matplotlib.Das Pyplot -Paket enthält diese Funktion. Wir geben die Anzahl der Zeilen und Spalten der Nebenhandlungen sowie den Raum zwischen den Nebenhandlungen an.

Um den Abstand festlegen. Der Parameter „WSPACE“ repräsentiert die Breite und der Parameter „Hspace“ zeigt den Höhenabstand zwischen den Nebenhandlungen. Jetzt nennen wir die Funktion subplot (). Diese Funktion enthält den Wert des Attributs "Grid_plot" als Parameter. Wir möchten vier Nebenhandlungen zeichnen, damit wir die subplot () -Methode für diese vier Nebenhandlungen gleichzeitig aufrufen.

Beispiel 4:

Wir waren in der Lage, das endgültige Diagramm als 1 × 2 -Nebenhandlungen mithilfe des nachfolgenden Code zu verwalten. Das Achsenelement kann angewendet werden, um die Nebenhandlungen zu zeichnen. Das AX -Argument in der Methode subplots () wird verwendet, um die entsprechende Position für die Nebenhandlung bereitzustellen.

Nach dem Importieren einiger wesentlicher Pakete verwenden wir die Funktion der DataFrame () der Pandas -Bibliothek. Mit der Unterstützung dieser Funktion definieren wir die Daten des Warenverkaufs in verschiedenen Monaten. Also initialisieren wir drei verschiedene Arrays. Die ersten beiden Arrays speichern die Daten zum Verkauf von Waren. Das dritte Array speichert die Daten monatelang.

Im nächsten Schritt haben wir die Funktion subplots () der Matplotlib bezeichnet.Pyplot -Paket. Jetzt haben wir die Lineplot () -Methode der Seeborn -Bibliothek verwendet. Wir haben vier verschiedene Argumente für diese Funktion vorgelegt. Wir haben die Beschriftungen der X-Achse und der Y-Achse als „Monate“ und „Verkäufe“, des Datensatzes und den Wert von „AX“ definiert. Durch die Verwendung des Axenattributs werden die Achsen beider Linienplots angezeigt. Die Methode set_title () wird aufgerufen, um die Bildunterschriften beider Grafiken anzugeben. Vor der Anzeige der gesamten Karte haben wir die Suptitle () -Funktion des Matplotlibs verwendet.Pyplot -Bibliothek.

Abschluss

In diesem Artikel haben wir darüber gesprochen, wie die Nebenhandlungen im Seeborn -Modul gestaltet werden können. Um mehrere Nebenhandlungen zu zeichnen, haben wir in unseren Instanzen die Funktionsfunktionen () verwendet. Wir haben auch die Codes ausgeführt, einschließlich einiger Argumente zur Erstellung der Nebenhandlungen. Das Erstellen von Nebenhandlungsdarstellungen aus demselben Diagramm auf mehreren Nebenhandlungen des Datenrahmens ist ein praktikables Tool. Es ermöglicht dem Benutzer, in kurzer Zeit einen großen Datensatz zu den schwierigen Themen zu erhalten.