Tamanho da figura marítima
Seaborn é um módulo que permite aos usuários criar visuais quantitativos esteticamente atraentes e esclarecedores. Empregamos o matplotlib.Método das subparcelas da Pyplot para alterar as dimensões do gráfico. Para definir a extensão das parcelas, os vários métodos das bibliotecas como set () e o método RCPARAMS são empregados. O método Subplast () gera um gráfico e uma variedade de subparcelas. Ele contém um argumento "figsize" que requer uma string como um elemento que indica a largura e o comprimento da figura. Ele reverte o visual e a coleção de eixos. Modificamos o argumento "AX" para a lista dos dados fornecidos pelas subparcelas () desde a especificação do tamanho do gráfico necessário executa o gráfico marinho Seaborn. Vamos discutir o tamanho da figura marítima em detalhes.
Use o método set () da biblioteca marítima para modificar as dimensões do gráfico
O estilo e as personalizações da trama são mantidos através do uso do método set () do módulo marítimo. O argumento "RC" desse método é utilizado para ajustar o tamanho do gráfico resultante. Usamos um dicionário como validade para esse argumento, com a palavra -chave sendo o "FigSize" e o valor sendo as medições necessárias.
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | importar pandas como PD importar matplotlib.pyplot como plt Importar Seaborn como SNS df = pd.Dataframe ("semana 1": [5,10,15,20,25,30,35,40], "Semana 2": [10,20,30,40,50,60,35,20]) SNS.set (rc = 'figura.FigSize ':( 6,4)) P = SNS.LinePlot (dados = df) plt.mostrar() |
A biblioteca "pandas" é introduzida como "PD". O “matplotlib.Pyplot "é introduzido como" PLT ". E "Seaborn" é incorporado como "SNS". Aqui, definimos o conjunto de dados usando o método DataFrame (). A biblioteca "pandas" contém a função. Neste conjunto de dados, pegamos valores aleatórios diferentes e atribuímos alguns deles a "Semana 1" e outros a "Semana 2". O "Semana 1" detém os valores que são múltiplos de 5, enquanto o "Semana 2" contém os valores que são múltiplos de 10.
Na próxima etapa, chamamos a função set () do módulo "Seaborn". Dentro dessa função, empregamos o atributo "figsize" para que possamos definir o tamanho do enredo. Para desenhar o enredo da linha, aplicamos o método LinePlot () do pacote "Seaborn".
Use o método RCPARAMS de matplotlib.Biblioteca Pyplot para modificar as dimensões do enredo
Os rcparams funcionam no matplotlib.O pacote PyPlot é idêntico ao método set () do pacote marítimo, pois determina o layout do gráfico. Para ajustar as dimensões do enredo, utilizamos o argumento "figsize".
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 | importar pandas como PD importar matplotlib.pyplot como plt Importar Seaborn como SNS df = pd.Dataframe ("semana 1": [2,4,6,8,10,12,14,16], "Semana 2": [1,2,3,4,5,6,7,8]) De Matplotlib Import rcparams rcparams ['figura.figSize '] = 8,6 P = SNS.LinePlot (dados = df) plt.mostrar() |
Primeiro de tudo, importamos os arquivos de cabeçalho, como pandas, matplotlib.Pyplot e Seaborn. O conjunto de dados original é então identificado com a ajuda da função DataFrame (). Este método pode ser encontrado no pacote "pandas". Escolhemos os vários valores numéricos e alocamos alguns para a “semana 1” e outros para a “semana 2” neste conjunto de dados. O componente “Semana 1” possui números inteiros que são múltiplos de 2, enquanto a variável “Semana 2” contém alguns números naturais. O termo "df" é usado para manter esta coleção de dados.
O módulo "rcparams" da biblioteca "matplotlib" é incorporado aqui. O método rcparams () é invocado na próxima etapa. Usamos o parâmetro "figSize" para indicar o tamanho do gráfico nesse método. Em seguida, utilizamos a função de lineplot () do arquivo de cabeçalho "Seaborn" para criar o gráfico de linha. Este método tem apenas um único argumento do conjunto de dados. Finalmente, apresentamos o visual resultante, então usamos o PLT.Método Show ().
Use o método fig () de matplotlib.Biblioteca Pyplot para modificar o tamanho do gráfico
Para exibir uma ilustração, usamos o método Figura (). Ao visualizar o gráfico apropriado, podemos empregar isso. Utilizamos o argumento "figSize" para definir a dimensão do gráfico, especificando o comprimento e a largura necessários.
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | Importar Seaborn como SNS importar matplotlib.pyplot como plt x = ["país 1", "país 2"] y = [90, 69] fig, ax = pLT.subparcelas (figSize = (7, 4)) SNS.barplot (x, y, ax = ax) plt.mostrar() |
Depois de introduzir as bibliotecas necessárias e Matplotlib.Pyplot, definimos o quadro de dados. Inicializamos as duas variáveis. Primeiro, declaramos uma variável chamada 'x ”e atribuímos a ele os nomes“ Country 1 ”e“ Country 2 ”. A segunda variável "y" é inicializada para armazenar os valores que representam o número de estados desses países.
Na próxima etapa, declaramos novamente uma variável denominada "machado". Aqui, aplicamos a função figSize () da biblioteca "PLT". Ao usar esta função, os usuários podem definir as dimensões do gráfico. Agora, vamos desenhar o gráfico chamando o método Barplot () da biblioteca "Seaborn". Esta função mantém três parâmetros. Podemos representar a trama empregando o PLT.Método Show () do “Matplotlib.biblioteca pyplot ”.
Altere as dimensões do boxplot
Nesse caso, temos que desenhar o boxplot usando o método boxplot (). Especificamos a dimensão de uma representação gráfica com o argumento "figSize".
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | Importar Seaborn como SNS importar matplotlib.pyplot como plt x = ["país 1", "país 2"] y = [40, 60] fig, ax = pLT.subparcelas (figSize = (35, 4)) SNS.boxplot (x = y) plt.mostrar() |
Vamos começar o código incorporando as duas bibliotecas, Seaborn e Matplotlib.Pyplot. Depois disso, evocamos o quadro de dados. Para isso, configuramos as duas variáveis. Começamos declarando uma variável "X" e damos valores como "País 1" e "Country 2". A variável "y" é configurada para manter os números para o número de estados em cada um desses países mencionados. Existem 40 estados no primeiro país e 60 estados no segundo.
O método figSize () do pacote "PLT" está incluído neste caso. Podemos mudar o tamanho da trama chamando este método. Em seguida, utilizamos a função Barplot () para criar o gráfico do módulo "Seaborn". A figura pode ser vista através do “matplotlib.Pyplot ”Função da Biblioteca ().
Conclusão
Exploramos como modificar a dimensão dos diferentes gráficos usando o argumento "figSize" neste artigo. Também usamos as três técnicas para executar os diferentes programas após modificar os tamanhos dos gráficos. Geralmente, os gráficos e os gráficos têm uma magnitude padrão, ou o compilador especifica seus tamanhos dinamicamente.