Seeborn Thema

„Die Grafiken von Seaborn werden mit einer Vielzahl von integrierten Designs angepasst. Die Grafiken von Seaborn werden mit Hilfe des Darkgrid -Layouts vom Standard geformt. Wir können dies jedoch anpassen, um den Anforderungen perfekt zu erfüllen. Um eines der vordefinierten Muster zu verwenden, müssen wir seinen Wert für das Argument „Stil“ der Funktion set_theme () liefern. Dieser Artikel befasst.”

Zeichnen Sie ein Streudiagramm und passen Sie das Thema an

Streudiagramme sind Grafiken, die veranschaulichen, wie zwei Parameter in einer Datenerfassung miteinander zusammenhängen. Es zeigt Datensätze in einem Koordinaten -Framework oder auf einer 2D -Oberfläche. Die x-Achse zeigt alle unabhängigen Elemente oder Parameter, während die y-Achse die abhängigen Faktoren zeigt. Wir werden sehen, wie Sie ein Streudiagramm mit den eingebauten „Tipps“ -Datensatz in dieser Instanz erstellen können.

Importieren Sie Seeborn als SNS
Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
sns.set_theme (style = 'darkgrid')
Tipps = SNS.load_dataset ('tipps')
sns.Streuung (Data = Tipps, x = 'Total_bill', y = 'Tipp')
PLT.zeigen()

Zu Beginn des Programms werden wir die erforderlichen Bibliotheken SeaBorn und Matplotlib integrieren.Pyplot. Diese Module enthalten einige wesentliche Funktionen, die zum Zeichnen der Visualisierungen verwendet werden. Jetzt werden wir das Thema der Grafik angeben, indem wir die Funktion set_theme () verwenden. Diese Methode ist mit dem Seeborn -Paket verbunden.

Hier haben wir den Parameter „Stil“ und den Wert des „Darkgrids“ zur Verfügung gestellt. Nach all dem haben wir den Datenrahmen der „Tipps“ erhalten, sodass wir die Methode load_dataset () der Seeborn -Bibliothek aufgerufen haben. Jetzt möchten wir das Streudiagramm erstellen, also haben wir die ScatterPlot () -Funktion verwendet. Diese Methode enthält den Datensatz und die Bildunterschriften beider Achsen als Argumente. Diese Funktion hängt auch mit dem Seeborn -Framework zusammen.

Am Ende müssen wir die Handlung veranschaulichen, damit wir die matplotlib -Methode show () angewendet haben.Pyplot -Modul.

Zeichnen Sie eine Geigenplot und stellen Sie das Thema der Grafik fest

Eine Geigengrafik ist eine Kombination aus einem Box -Diagramm und einem KDE -Diagramm, in dem Records Maxima dargestellt wird. Es wird verwendet, um zu veranschaulichen, wie statistische Daten normal verteilt werden. Abgesehen von einem Box -Diagramm, in dem zusammengefasste Daten deutlich veranschaulicht werden, zeigt das Geigendiagramm auch die Dichte jedes Parameters. Mit Hilfe eines ähnlichen Datenrahmens entwerfen Sie eine Geigengrafik.

Importieren Sie Seeborn als SNS
Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
sns.set_theme (style = 'dark')
Tipps = SNS.load_dataset ('tipps')
sns.Geigenplot (Data = Tipps, x = 'Total_bill', Color = 'Pink')
PLT.zeigen()

Die wesentlichen Rahmenbedingungen Seeborn und Matplotlib.Pyplot wird zu Beginn des Codes aufgenommen. Die Seeborn -Bibliothek wird als SNS und in ähnlicher Weise die Matplotlib importiert.Pyplot wird als PLT importiert. Dann verwenden wir die Methode set_theme (), um das Design der Karte zu definieren. Das Seeborn -Modul ist mit dieser Technik verbunden. Wir haben den Parameter "Stil" gegeben und den Wert "dunkel" auch darauf eingestellt. Wir haben den Datenrahmen der „Tipps.”

Als nächstes haben wir die Load Dataset () -Funktion des Seeborn -Moduls bezeichnet. Wir haben die Methode Geigenplot () verwendet, um die Geigenplot in letzter Zeit zu zeichnen. Die Parameter dieser Technik sind der Datensatz und der X-Achse-Untertitel. Das Farbargument wird auch verwendet, um den Farbton der Karte anzupassen. Die Seeborn -Bibliothek ist auch mit dieser Funktionalität verbunden. Schließlich müssen wir das Diagramm anzeigen; Somit haben wir die Matplotlib verwendet.show () -Funktion des Pyplot -Moduls.

Zeichnen Sie eine Balkenhandlung und geben Sie das Thema der Handlung an

Ein Balkendiagramm ist eine Karte oder ein Diagramm, das rechteckige Stücke mit Höhen oder Bereichen verwendet, die den Variablen entsprechen, die sie angeben, um Attributwerte darzustellen. Die Streifen würden entweder in vertikaler Position oder in horizontalen Positionen angezeigt. Bewertungen zwischen unterschiedlichen Werten wurden in einem Balkendiagramm verwendet.

Importieren Sie Seeborn als SNS
Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
sns.set_theme (style = "WhiteGrid", palette = "Pastell")
sns.barplot (x = ["x", "y", "z"], y = [25, 50, 75])
PLT.zeigen()

Zunächst müssen wir die Header -Dateien SeaBorn und Matplotlib vorstellen.Pyplot. Im nächsten Schritt haben wir die Funktion set_theme () ausgeführt, um das Layout der Grafik festzulegen. Wir haben den Stil und die Palette des Diagramms als Parameter für die Funktion bereitgestellt. Der Wert von "Stil" wird als "WhiteGrid" festgelegt, und der Wert der "Palette" wird als "Pastell" festgelegt.Wir möchten das Bar -Diagramm erstellen, also haben wir die Barplot () -Methode der Seeborn -Bibliothek verwendet.

Hier definieren wir die Koordinaten der X- und Y -Achsen. Die x-Achse enthält die alphabetischen Zeichen, und die y-Achse besteht aus numerischen Werten. Wir haben die Show () -Methode angerufen, um die endgültige Karte darzustellen. Diese Methodik gehört auch zu Matplotlib.Pyplot -Paket.

Verwendung von Custom_Params, um das Thema des Plotes zu ändern

In diesem Fall werden wir die benutzerdefinierten Parameter verwenden. Hier erstellen wir das Balkendiagramm und passen das Thema des Diagramms mit Hilfe des Arguments „Custom_params“ an.

Importieren Sie Seeborn als SNS
Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
Custom_params = "Achsen.Stacheln.Richtig ": Falsch" Axes.Stacheln.Top ": false
sns.set_theme (style = "ticks", rc = custom_params)
sns.Barplot (x = ["L", "m", "n"], y = [10, 20, 30])
PLT.zeigen()

Nachdem wir die wichtigen Rahmenbedingungen SeaBorn und Matplotlib aufgenommen haben, haben wir als nächstes die Parameter „Achsen verwendet“.Stacheln.rechts “und„ Äxte.Stacheln.ober ”und ihnen den Wert„ false “zugeordnet.„Dieser Wert wird in der Variablen„ Custom_params “gespeichert.Um das Muster des Diagramms zu ändern, haben wir im nächsten Schritt die Funktion Set thema () verwendet. Der Wert des Parameters "Stil" lautet "Zecken", und der Wert des Parameters "RC" sind "benutzerdefinierte Parameter". Wir möchten eine Stabhandlung zeichnen; Daher haben wir die Barplot () -Funktion des Seeborn -Moduls verwendet.

Die Werte der x- und y -Achsen werden hier angegeben. Die alphabetischen Elemente sind auf der x-Achse dargestellt, und numerische Werte werden auf der y-Achse angezeigt. Um das fertige Diagramm darzustellen, haben wir die Funktion show () verwendet. Der Matplotlib.Das Pyplot -Modul unterstützt diesen Ansatz.

Abschluss

In diesem Artikel haben wir über zahlreiche Technologien gesprochen, mit denen das Thema der Diagramme angepasst wird. Wir haben mehrere Diagramme erstellt und dann die Methode "thema () () verwendet und festgestellt, wie sich das Ergebnis auswirkte. Wir haben "Zecken", "WhiteGrid", "Dark" und "DarkGrid" -Layouts der Grafiken gesehen, indem wir diese Werte das Argument "Stil" festlegen.