Gráfico de pizza do Seaborn

Seaborn é uma estrutura de visualização de informações do Python. Este tem uma interface de usuário intuitiva, esteticamente atraente e instrutiva visual analítico. Matplotlib é uma estrutura de software que permite aos usuários criar gráficos determinísticos, interativos e dinâmicos.

O gráfico de pizza é uma figura esférica com cunhas coloridas que contêm todos os dados. A distribuição das informações numéricas determina o tamanho de cada segmento em um gráfico de pizza. Um gráfico de pizza é uma ferramenta para analisar os valores e composições numéricas. Indica a porcentagem de registros como uma porcentagem do total. Sempre que um elemento em um conjunto de dados teria uma proporção relativa mais alta, sua dimensão de cunha e percentil se tornariam relativamente maiores do que qualquer um dos outros segmentos no gráfico de pinça.

Para fazer um gráfico de pizza empregar a Biblioteca Seaborn em Python, precisamos utilizar a função da torta do matplotlib () e o argumento das paletas de cores do Seborn. Para fazer um gráfico de pizza, forneceremos os conjuntos de dados, bem como as cores vibrantes.

Vamos demonstrar como criar os gráficos de pizza com a ajuda da biblioteca marítima neste tutorial.

Exemplo 1:

O programa seguinte demonstra como fazer um gráfico de pizza com o esquema de cores "pastel":

importar matplotlib.pyplot como plt
Importar Seaborn como SNS
dados = [100,75, 50, 120, 80]
Rótulos = ['Seção 1', 'Seção 2', 'Seção 3', 'Seção 4', 'Seção 5']
Cores = SNS.color_palette ('pastel') [0: 7]
plt.torta (dados, rótulos = rótulos, cores = cores, autopct = '%.0f %% ')
plt.mostrar()

Aqui, incorporamos os arquivos de cabeçalho necessários Matplotlib.Pyplot como PLT e o Seaborn como SNS. Em seguida, declaramos os rótulos usando o termo "seção". Aplicamos o método color_palette () para especificar a cor do gráfico de pipas que queremos utilizar. Nós fornecemos o "pastel" como seu argumento. A Biblioteca Seaborn contém a função do color_palette (). A função da torta () do módulo matplotlib é usada. Esta função desenha o gráfico de pizza. Este método contém quatro parâmetros diferentes. Agora, empregamos a função Show () de Matplotlib.Biblioteca Pyplot para representar o gráfico.

Exemplo 2:

Nesse caso, vamos ver como usamos a combinação de cores "brilhante" para desenhar o gráfico de pizza.

importar matplotlib.pyplot como plt
Importar Seaborn como SNS
dados = [67, 23, 78, 46, 90]
Rótulos = ['Seção 1', 'Seção 2', 'Seção 3', 'Seção 4', 'Seção 5']
Cores = SNS.color_palette ('Bright') [0: 7]
plt.torta (dados, rótulos = rótulos, cores = cores, autopct = '%.0f %% ')
plt.mostrar()

Depois de integrar o matplotlib.Bibliotecas PyPlot e Seaborn, identificamos o conjunto de dados. O número de indivíduos em cada seção é mostrado nesta coleta de dados. Esses dados são salvos na variável denominada "dados" como uma matriz. Os títulos são então indicados, utilizando a palavra -chave "seção". O método da paleta de cores () é usado para determinar a sombra do gráfico de pipas resultantes.

Atribuímos o valor "brilhante". Para criar o gráfico de pizza mais atraente, modificamos o esquema de cores em um tom mais brilhante. O método da paleta de cores () é encontrado no pacote marítimo. A função Pie () da biblioteca Matplotlib é aplicada. O gráfico de pizza é criado usando o método. Houve vários atributos diferentes nesta metodologia. Para representar o enredo, usamos o matplotlib.Método Show () da Biblioteca Pyplot.

Exemplo 3:

Vamos criar um gráfico de pizza, incluindo um novo esquema de cores e depois explodi -lo. Examinaremos a funcionalidade adicional do gráfico de pizza sobre como fazer uma com a biblioteca Matplotlib e a Biblioteca Seaborn.

importar matplotlib.pyplot como plt
importar mareben
dados = [20, 63, 95, 57, 41]
chaves = ['segmento 1', 'segmento 2', 'segmento 3', 'segmento 4', 'segmento 5']
explode = [0, 0.1, 0, 0, 0]
palette_color = Seaborn.color_palette ('escuro')
plt.torta (dados, etiquetas = chaves, cores = palette_color,
Explode = Explode, Autopct = '%.0f %% ')
plt.mostrar()

Primeiro de tudo, importamos o matplotlib.arquivos de cabeçalho de pyplot e mar. Declaramos duas variáveis ​​denominadas "dados" e "chaves". A variável "dados" é atribuída a alguns valores aleatórios. A variável "chaves" é atribuída às tags para esses valores mencionados no gráfico de pizza. Aplicamos o atributo "explodem" e demos valores diferentes. Podemos representar os alunos no 'segmento 2' de uma nova maneira aplicando o parâmetro Explode para torná -lo uma fatia distinta. Definimos a torta explosiva no segundo segmento.

Agora, utilizamos o método color_palette () da biblioteca marítima. Chamamos essa função para indicar a cor do gráfico de torta. É hora de representar os dados no gráfico de torta, então usamos a função PIE () da biblioteca PLT. Os parâmetros desta função incluem dados, etiquetas, cores, explodir e 'autopct' como seus argumentos.

Para garantir a eficácia, usamos o parâmetro 'AutoPCT' para especificar a proporção dos alunos em cada fatia. Para ilustrar o graph de torta, o PLT.Método Show () é invocado.

Exemplo 4:

Em Seaborn, vamos fazer um gráfico de pizza inovador. Vamos modificar a escala da fonte para “2.5 ”e ajuste o esquema de cores para“ escuro ”porque a fonte pertence à família“ Arial ”.

importar matplotlib.pyplot como plt
Importar Seaborn como SNS
SNS.set_theme (palette = "escuro", font = "arial", font_scale = 2.5)
dados = [8937, 3949, 9843, 4240, 5698]
meses = ['junho', 'julho', 'agosto', 'setembro', 'outubro']
plt.torta (dados, rótulos = meses)
plt.mostrar()

No início do programa, apresentamos as bibliotecas. O matplotlib.A biblioteca Pyplot é importada como PLT, e a biblioteca marítima é importada como SNS. Aqui, aplicamos o método set_them () para especificar os diferentes argumentos, como a cor de uma paleta, fonte e font_scale dos dados. Esses argumentos requerem um valor de flutuação e uma string que representa um tamanho e estilo de fonte, respectivamente.

Tomamos o conjunto de dados das vendas dos itens eletrônicos nos diferentes meses. Depois de indicar as vendas totais, também definimos os nomes dos meses. Na próxima etapa, invocamos a função de pipas () do módulo Matplotlib para desenhar o gráfico de pizza. No final, o PLT.show () é usado para exibir o gráfico de pizza.

Conclusão

Neste artigo, aprendemos as inúmeras metodologias de criar um gráfico de pizza usando o pacote SeaBorn. Também desenhamos os gráficos de pizza, fornecendo os esquemas de cores brilhantes e pastel. Embora o pacote de análise visual python Seaborn não possa ter um método predefinido para fazer gráficos de pizza, utilizamos os métodos da biblioteca Matplotlib para adquirir um gráfico de pizza e depois utilizamos o parâmetro de paleta de cores da biblioteca marítima.