Tema marítimo

“Os gráficos de Seaborn são personalizados usando uma variedade de designs internos. Os gráficos de Seaborn são estilizados com a ajuda do layout do DarkGrid pelo padrão; No entanto, podemos ajustar isso para acomodar perfeitamente os requisitos. Para empregar um dos padrões predefinidos, precisamos fornecer seu valor ao argumento do "estilo" da função set_them (). Este artigo aborda como projetar o tema de vários tipos de gráficos em Seaborn.”

Desenhe um enredo de dispersão e personalize seu tema

Diagramas de dispersão são gráficos que ilustram como dois parâmetros em uma coleta de dados estão inter -relacionados. Ele descreve conjuntos de dados em uma estrutura de coordenadas ou em uma superfície 2D. O eixo x mostra todos os elementos ou parâmetros independentes, enquanto o eixo y mostra os fatores dependentes. Vamos ver como criar um gráfico de dispersão utilizando o conjunto de dados de “dicas” embutido neste caso.

Importar Seaborn como SNS
importar matplotlib.pyplot como plt
SNS.set_theme (style = 'DarkGrid')
Dicas = SNS.load_dataset ('dicas')
SNS.ScatterPlot (dados = dicas, x = 'total_bill', y = 'tip')
plt.mostrar()

No início do programa, integraremos as bibliotecas necessárias Seaborn e Matplotlib.Pyplot. Esses módulos contêm algumas funcionalidades essenciais usadas para desenhar as visualizações. Agora vamos especificar o tema do gráfico usando a função set_them (). Este método está associado ao pacote marítimo.

Aqui fornecemos o parâmetro "estilo" e damos o valor do "DarkGrid" para ele. Depois de fazer tudo isso, obtivemos o quadro de dados das “dicas”, então invocamos o método load_dataset () da biblioteca marítima. Agora queremos criar o gráfico de dispersão, por isso estamos usando a função ScatterPlot (). Este método contém o conjunto de dados e as legendas de ambos os eixos como seus argumentos. Esta função também está relacionada à estrutura marítima.

No final, temos que ilustrar o enredo, por isso aplicamos o método Show () do Matplotlib.Módulo PyPlot.

Desenhe um gráfico de violino e defina o tema do gráfico

Um gráfico de violino é uma combinação de um gráfico de caixa e um gráfico KDE que descreve os registros maxima. Está sendo usado para ilustrar como os dados estatísticos são normalmente distribuídos. Além de um gráfico de caixa, que ilustra claramente dados resumidos, o gráfico de violino demonstra a densidade de todos os parâmetros também. Com a ajuda de um quadro de dados semelhante, é como projetar um gráfico de violino.

Importar Seaborn como SNS
importar matplotlib.pyplot como plt
SNS.set_theme (style = 'escuro')
Dicas = SNS.load_dataset ('dicas')
SNS.ViolinPlot (dados = dicas, x = 'total_bill', color = 'rosa')
plt.mostrar()

As estruturas essenciais Seaborn e Matplotlib.Pyplot será incorporado no início do código. A Biblioteca Seaborn será importada como SNS e, da mesma forma, o Matplotlib.Pyplot será importado como PLT. Em seguida, utilizaremos o método set_them () para definir o design do mapa. O módulo SeaBorn está ligado a esta técnica. Demos o parâmetro "estilo" e definimos o valor "escuro" para isso também. Adquirimos o quadro de dados das “dicas.”

Em seguida, chamamos a função de carga de carga do módulo SeaBorn (). Utilizamos o método ViolinPlot () para desenhar o enredo de violino ultimamente. Os parâmetros desta técnica são o conjunto de dados e a legenda do eixo x. O argumento da cor também é usado para personalizar a tonalidade do mapa. A biblioteca marítima também está ligada a essa funcionalidade. Finalmente, precisamos exibir o gráfico; Assim, usamos o matplotlib.Função do módulo PyPlot ().

Desenhe um gráfico de barra e indique o tema da trama

Um diagrama de barras é um mapa ou plota. As listras seriam exibidas em posições verticais ou horizontais. Avaliações entre valores distintos foram usados ​​em um gráfico de barras.

Importar Seaborn como SNS
importar matplotlib.pyplot como plt
SNS.set_theme (style = "whitegrid", palette = "pastel")
SNS.barplot (x = ["x", "y", "z"], y = [25, 50, 75])
plt.mostrar()

Primeiro de tudo, temos que apresentar os arquivos de cabeçalho SeaBorn e Matplotlib.Pyplot. Na próxima etapa, executamos a função set_them () para definir o layout do gráfico. Fornecemos o estilo e a paleta do gráfico como parâmetros para a função. O valor do "estilo" será definido como "WhiteGrid" e o valor da "paleta" será definido como "pastel.“Queremos criar o gráfico de bares, por isso estamos usando o método Barplot () da Biblioteca Seaborn.

Aqui definimos as coordenadas dos eixos X e Y. O eixo x contém os caracteres alfabéticos, e o eixo y consiste em valores numéricos. Chamamos o método show () para representar o mapa final. Esta metodologia também pertence ao matplotlib.pacote pyplot.

Uso de custom_params para modificar o tema do enredo

Nesse caso, vamos usar os parâmetros personalizados. Aqui, criaremos o gráfico de barras e personalizaremos o tema do gráfico com a ajuda do argumento "Custom_Params".

Importar Seaborn como SNS
importar matplotlib.pyplot como plt
custom_params = "eixos.espinhos.certo ": falso," eixos.espinhos.top ": false
SNS.set_theme (style = "ticks", rc = custom_params)
SNS.barplot (x = ["l", "m", "n"], y = [10, 20, 30])
plt.mostrar()

Depois de incluir as estruturas importantes Seaborn e Matplotlib, a seguir, utilizamos os parâmetros “Machados.espinhos.certo "e" eixos.espinhos.top "e atribuíram a eles o valor" false.”Este valor é armazenado na variável“ Custom_params.”Para modificar o padrão do gráfico, estamos usando a função Set Them () na próxima etapa. O valor do parâmetro "Style" será "ticks" e o valor do parâmetro "RC" será "parâmetros personalizados", respectivamente. Gostaríamos de desenhar uma trama de barra; Portanto, estamos empregando a função Barplot () do módulo marítimo.

Os valores dos eixos X e Y são especificados aqui. Os elementos alfabéticos são representados no eixo x e os valores numéricos são mostrados no eixo y. Para representar o gráfico acabado, usamos a função show (). O matplotlib.O módulo PyPlot suporta esta abordagem.

Conclusão

Neste artigo, conversamos sobre inúmeras tecnologias que são usadas para personalizar o tema das parcelas. Criamos várias parcelas e depois usamos o método Set Them () e veja como ele afetou o resultado. Vimos "ticks", "WhiteGrid", "Dark" e "DarkGrid" layouts dos gráficos, definindo o argumento "estilo" para esses valores.