Subparcelas marinhas
O módulo "Seaborn" possui algumas metodologias que são usadas para desenhar as múltiplas parcelas em uma única figura. Desenhar os exemplos repetidos do gráfico idêntico em vários grupos do quadro de dados é uma estratégia útil ao analisar as estatísticas multidimensionais. Este método também é conhecido como uma matriz ou gráfico politonal e está ligado à noção de múltiplos conjuntos compactos. Ele nos permite recuperar muitos dados de uma fonte complexa.
Seaborn estende os recursos da funcionalidade do Matplotlib para criar gráficos, incluindo muitos eixos, fornecendo aos usuários conectar com segurança a estrutura do gráfico à topologia do quadro de dados.
Exemplo 1:
Criamos um gráfico com uma linha e duas colunas neste caso, mas nenhum conteúdo é fornecido. Nem precisamos entrar nos parâmetros se eles tiverem sido fornecidos dessa maneira; Só temos que especificar seus valores. O tamanho geral da ilustração pode ser definido usando o parâmetro "figSize". Os comandos "compartilharx" e "compartilhar" são usados para distribuir os eixos entre as parcelas.
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 | Importar Seaborn como SNS importar numpy como np importar pandas como PD importar matplotlib.pyplot como plt figura, eixos = pLT.subparcelas (1, 2, sharex = true, figSize = (6, 3)) figura.suptitle ('figura') Eixos [0].set_title ('Primeiro Lote') Eixos [1].set_title ('segundo lote') plt.mostrar() |
Primeiro de tudo, apresentamos os arquivos de cabeçalho necessários. A biblioteca marítima é incorporada como SNS. Numpy é incorporado como NP. Pandas é importado como PD. E matplotlib.Pyplot é incorporado como PLT. Em seguida, chamamos a função subparcela () do matplotlib.Módulo PyPlot. Esta função tem argumentos diferentes. Um deles é a função figSize (). Utilizamos esta função para especificar as dimensões da figura. Aqui, aplicamos o método Suptitle ().
Agora, vamos especificar o título das subparcelas. Empregamos a função set_title () e definimos o nome de subparcelas como 'primeiro enredo' e 'segundo enredo'. Junto com isso, também indicamos os eixos das subparcelas. Usamos a função show () do matplotlib.pacote Pyplot para descrever o gráfico final.
Exemplo 2:
Nesse caso, desenhamos as subparcelas com uma variedade de níveis.
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | Importar Seaborn como SNS importar numpy como np importar pandas como PD importar matplotlib.pyplot como plt Figura, eixos = pLT.subparcelas (4, 6, sharex = true, figSize = (12, 6)) figura.Suptitle ('subparcelas') plt.mostrar() |
No início do programa, importamos as bibliotecas necessárias. Esses pacotes incluem o SeaBorn, Numpy, Pandas e Matplotlib.Pyplot. O matplotlib.As subparcelas do módulo PyPlot () são chamadas. Este método aceita uma variedade de parâmetros. Um deles é o componente figSize ().Este método é usado para declarar explicitamente os tamanhos da figura.
Da mesma forma, definimos o valor do parâmetro "sharex" como "true". O método Suptitle () é aplicado na próxima etapa. Podemos descrever a legenda do gráfico principal com a ajuda deste método. Para visualizar o enredo resultante, chamamos o matplotlip.Função do módulo PyPlot ().
Exemplo 3:
Uma função gridSpec () especifica o espaço das dimensões das colunas e linhas da matriz. O recurso GridSpec não desenha um gráfico por conta própria. Como alternativa, é uma interface simples que o método Subplot () afirma.
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 | Importar Seaborn como SNS importar numpy como np importar pandas como PD importar matplotlib.pyplot como plt GRID_PLOT = PLT.GridSpec (4, 5, Wspace = 1.2, hspace = 0.8) plt.Subparcela (grid_plot [1, 2]) plt.Subparcela (Grid_Plot [1 ,: 2]) plt.Subparcela (grid_plot [0, 1:]) plt.Subparcela (grid_plot [0, 0]) plt.mostrar() |
Aqui, incorporamos alguns arquivos de cabeçalho em SeaBorn, Numpy, Pandas e Matplotlib.Pyplot. Esses módulos contêm as funcionalidades essenciais que são usadas para desenhar as visualizações. Agora, é hora de desenhar o GridPlot. Definimos as especificações deste gráfico usando o parâmetro "GridSpec ()". O matplotlib.pacote pyplot contém esse recurso. Especificamos o número de linhas e colunas das subparcelas, bem como o espaço entre as subparcelas.
Para definir o espaçamento, os atributos "wspace" e "hspace" da função GridSpec () são usados. O parâmetro "Wspace" representa o preenchimento de largura e o parâmetro "Hspace" mostra o espaçamento da altura entre as subparcelas. Agora, chamamos a função Subplot (). Esta função contém o valor do atributo "grid_plot" como seu parâmetro. Queremos desenhar quatro subparcelas, então chamamos o método Subplot () para essas quatro subparcelas simultaneamente.
Exemplo 4:
Temos sido capazes de gerenciar o gráfico final como subparcelas 1 × 2, utilizando o código seguinte. O elemento eixo pode ser aplicado para desenhar as subparcelas. O argumento do AX no método Subplast () é utilizado para fornecer a posição apropriada para a subtrama.
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 | importar pandas como PD importar matplotlib.pyplot como plt Importar Seaborn como SNS df = pd.DataFrame ("Sale 1": [1,2,6,7,10,11,12,9], "Venda 2": [2,4,6,8,10,12,14,16], "Meses": [1,3,5,7,9,11,2,4]) fig, eixos = pLT.subtramas (1, 2) SNS.lineplot (x = 'meses', y = 'venda 1', dados = df, ax = eixos [0]) SNS.lineplot (x = 'meses', y = 'venda 2', dados = df, ax = eixos [1]) Eixos [0].set_title ("Primeira subtrama") Eixos [1].set_title ("Segunda subtrama") plt.suptitle ("subparcelas") plt.mostrar() |
Depois de importar alguns pacotes essenciais, utilizamos a função DataFrame () da Biblioteca Pandas. Com o apoio dessa função, definimos os dados de vendas de mercadorias em meses diferentes. Então, inicializamos três matrizes diferentes. As duas primeiras matrizes armazenam os dados sobre as vendas de mercadorias. A terceira matriz armazena os dados por meses.
Na próxima etapa, chamamos as subparcelas da função () do matplotlib.pacote pyplot. Agora, usamos o método de lineplot () da biblioteca marítima. Fornecemos quatro argumentos diferentes para esta função. Definimos os rótulos do eixo x e do eixo y como "meses" e "vendas", o conjunto de dados e o valor de "machado". Ao usar o atributo "AX", os eixos de ambos os gráficos de linha são indicados. O método set_title () é chamado para especificar as legendas de ambos os gráficos. Antes de exibir o mapa inteiro, utilizamos a função Suptitle () do Matplotlib.Biblioteca Pyplot.
Conclusão
Neste artigo, falamos sobre como projetar os gráficos da subtrama no módulo SeaBorn. Para desenhar várias subparcelas, usamos as subparcelas da função () em nossas instâncias. Também executamos os códigos, incluindo alguns argumentos sobre a criação das subparcelas. Criar representações da subtrama a partir do mesmo gráfico em várias subparcelas do quadro de dados é uma ferramenta viável. Ele permite ao usuário obter um grande conjunto de dados sobre os tópicos difíceis em um curto período.