Motyw Searorn

„Wykresy Searorn są dostosowywane przy użyciu różnych wbudowanych wzorów. Wykresy Seaorna są stylizowane przy pomocy układu Darkgrid przy standardzie; Możemy jednak dostosować to, aby idealnie dostosować się do wymagań. Aby zastosować jeden z predefiniowanych wzorów, musimy podać jego wartość argumentowi „stylu” funkcji set_theme (). W tym artykule dotyczy sposobu zaprojektowania motywu kilku rodzajów wykresów w Seator."

Narysuj wykres rozproszenia i dostosuj jego motyw

Diagramy rozproszenia to grafika, które ilustrują, w jaki sposób dwa parametry w gromadzeniu danych są ze sobą powiązane. Przedstawia zestawy danych w ramie współrzędnych lub na powierzchni 2D. Oś X pokazuje wszystkie niezależne elementy lub parametry, podczas gdy oś y pokazuje czynniki zależne. Zobaczymy, jak zrobić wykres rozproszenia, wykorzystując w tym przypadku wbudowany zestaw danych.

Importuj Seaorn jako SNS
importować matplotlib.Pyplot as Plt
Sns.set_theme (style = 'darkgrid')
Wskazówki = SNS.load_dataset („końcówki”)
Sns.Wykres rozpisu (data = końcówki, x = 'total_bill', y = 'tip')
plt.pokazywać()

Na początku programu zintegrujemy wymagane biblioteki Searorn i Matplotlib.Pyplot. Moduły te zawierają pewne istotne funkcje używane do rysowania wizualizacji. Teraz określamy motyw wykresu za pomocą funkcji set_theme (). Ta metoda jest powiązana z pakietem Seaorn.

Tutaj podaliśmy parametr „styl” i biorąc pod uwagę wartość „DarkGrid”. Po wykonaniu tego wszystkiego uzyskaliśmy ramkę danych „TIPS”, więc wywołaliśmy metodę Load_Dataset () biblioteki Seaorn Biblioteka. Teraz chcemy utworzyć wykres rozproszenia, więc używamy funkcji Scatterplot (). Ta metoda zawiera zestaw danych i podpisy obu osi jako jego argumenty. Ta funkcja jest również powiązana z ramami Seaorn.

W końcu musimy zilustrować wykres, więc zastosowaliśmy metodę show () matplotlib.Moduł Pyplot.

Narysuj wykres skrzypiec i ustaw motyw wykresu

Wykres skrzypiec to kombinacja wykresu pola i wykresu KDE, który przedstawia rekordy maksyma. Jest używany do zilustrowania, w jaki sposób dane statystyczne są normalnie dystrybuowane. Oprócz wykresu skrzynkowego, który wyraźnie ilustruje podsumowane dane, wykres skrzypiec pokazuje również gęstość każdego parametru. Za pomocą podobnej ramki danych jest to sposób zaprojektowania wykresu skrzypiec.

Importuj Seaorn jako SNS
importować matplotlib.Pyplot as Plt
Sns.set_theme (style = „Dark”)
Wskazówki = SNS.load_dataset („końcówki”)
Sns.Piolinplot (data = końcówki, x = „total_bill”, color = „Pink”)
plt.pokazywać()

Essential Frameworks Searborn i Matplotlib.Pyplot zostanie włączony na początku kodu. Biblioteka Seaorn będzie importowana jako SNS i podobnie Matplotlib.Pyplot będzie importowany jako PLT. Następnie wykorzystamy metodę set_theme () do zdefiniowania konstrukcji mapy. Moduł Seaorn jest powiązany z tą techniką. Dostaliśmy parametr „styl” i ustawiliśmy również wartość „ciemność”. Nabyliśmy ramkę danych „Tips."

Następnie nazwaliśmy funkcję load moduł morskiego (). Ostatnio korzystamy z metody Violinplot () do rysowania wykresu skrzypiec. Parametry tej techniki to zestaw danych i podtytuł osi X. Argument kolorów służy również do dostosowania odcienia mapy. Biblioteka Seaorn jest również powiązana z tą funkcją. Na koniec musimy wyświetlić wykres; W ten sposób użyliśmy matplotlib.Funkcja modułu Pyplot ().

Narysuj wykres barowy i wskazuj motyw fabuły

Schemat paska to mapa lub wykres, który wykorzystuje prostokątne elementy o wysokości lub zakresach odpowiadających zmiennym, które wskazują, aby przedstawić wartości atrybutów. Paski byłyby wyświetlane w pozycji pionowej lub poziomej. Oceny między odrębnymi wartościami zastosowano na wykresie słupkowym.

Importuj Seaorn jako SNS
importować matplotlib.Pyplot as Plt
Sns.set_theme (style = „Whitegrid”, palette = „pastel”)
Sns.BARPLOT (x = [„x”, „y”, „z”], y = [25, 50, 75])
plt.pokazywać()

Przede wszystkim musimy wprowadzić pliki nagłówka Searnorn i Matplotlib.Pyplot. W następnym kroku wykonaliśmy funkcję set_theme (), aby ustawić układ wykresu. Zapewniliśmy styl i paletę wykresu jako parametry funkcji. Wartość „stylu” zostanie ustalona jako „Whitegrid”, a wartość „palety” zostanie ustalona jako „pastel.„Chcemy stworzyć wykres barowy, więc użyliśmy metody BARPlot () biblioteki Seaorn.

Tutaj definiujemy współrzędne osi x i y. Oś X zawiera znaki alfabetyczne, a oś y składa się z wartości numerycznych. Nazwaliśmy metodę show () do reprezentowania ostatecznej mapy. Ta metodologia należy również do Matplotlib.Pakiet pyplot.

Użycie Custom_params do modyfikacji motywu fabuły

W tym przypadku użyjemy niestandardowych parametrów. Tutaj utworzymy fabułę baru i dostosujemy motyw wykresu za pomocą argumentu „Custom_params”.

Importuj Seaorn jako SNS
importować matplotlib.Pyplot as Plt
custom_params = "osi.kolce.Racja „: Fałsz”, osie.kolce.top ": false
Sns.set_theme (style = "kicks", rc = custom_params)
Sns.BARPLOT (x = [„l”, „m”, „n”], y = [10, 20, 30])
plt.pokazywać()

Po uwzględnieniu ważnych ram Seorborn i Matplotlib, następnie zastosowaliśmy parametry „osie.kolce.Racja ”i„ osie.kolce.top ”i przypisał im wartość„ Fałsz.„Ta wartość jest przechowywana w zmiennej„ Custom_params.„Aby zmodyfikować wzór wykresu, w następnym kroku używamy funkcji Set Temat (). Wartość parametru „Styl” będzie „kleszcza”, a wartością parametru „RC” będzie odpowiednio „paramenty niestandardowe”. Chcielibyśmy narysować działkę barową; Dlatego stosowaliśmy funkcję barplot () modułu morskiego.

Wartości osi x i y są tutaj określone. Elementy alfabetyczne są reprezentowane na osi x, a wartości liczbowe pokazano na osi y. Aby przedstawić gotowy wykres, użyliśmy funkcji show (). Matplotlib.Moduł Pyplot obsługuje to podejście.

Wniosek

W tym artykule rozmawialiśmy o wielu technologiach, które służą do dostosowania motywu działek. Stworzyliśmy kilka działek, a następnie zastosowaliśmy metodę Set Temat () i zobaczyliśmy, jak wpłynęło to na wynik. Widzieliśmy „kleszki”, „Whitegrid”, „Dark” i „Darkgrid” układów wykresów, ustawiając argument „stylu” do tych wartości.