Diagrammdekoration
Stil festlegen
seaborn stellt die Funktion set_style() speziell zum Festlegen des visuellen Stils Ihrer Diagramme bereit. Diese Funktion erfordert einen obligatorischen Parameter namens style. Der Parameter style akzeptiert mehrere vordefinierte Optionen, die jeweils einen bestimmten Stil darstellen:
'white''dark''whitegrid''darkgrid''ticks'
Experimentieren Sie gerne mit diesen Optionen:
12345678910import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Setting the style sns.set_style('darkgrid') titanic_df = sns.load_dataset('titanic') sns.countplot(data=titanic_df, x='class') plt.show()
Farbpalette festlegen
Eine weitere Möglichkeit ist das Ändern der Farben von Diagrammelementen in seaborn mit der Funktion set_palette(), wobei der einzige erforderliche Parameter palette im Fokus steht:
- Zirkuläre Paletten:
'hls','husl'; - Wahrnehmungsbasierte, gleichmäßige Paletten:
'rocket','magma','mako'usw.; - Divergierende Farbpaletten:
'RdBu','PRGn'usw.; - Sequenzielle Farbpaletten:
'Greys','Blues'usw.
Weitere Informationen zu verschiedenen Paletten finden Sie im "Choosing color palettes"-Artikel.
1234567891011121314import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Setting the style sns.set_style('darkgrid') # Setting the palette sns.set_palette('magma') # Loading a built-in dataset of the Titanic passengers titanic_df = sns.load_dataset('titanic') sns.countplot(data=titanic_df, x='class') plt.show()
Kontext festlegen
Es gibt eine weitere Funktion in der seaborn-Bibliothek, set_context(). Sie beeinflusst Aspekte wie die Größe der Beschriftungen, Linien und anderer Elemente des Plots (der Gesamtstil bleibt unverändert).
Der wichtigste Parameter ist context, der entweder ein dict mit Parametern oder ein string sein kann, der den Namen einer vordefinierten Einstellung repräsentiert.
Der Standardwert für context ist 'notebook'. Weitere verfügbare Kontexte sind 'paper', 'talk' und 'poster', die im Wesentlichen skalierte Versionen der notebook-Parameter darstellen.
1234567891011121314151617import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Setting the style sns.set_style('darkgrid') # Setting the palette sns.set_palette('magma') # Setting the context sns.set_context('paper') # Loading a built-in dataset of the Titanic passengers titanic_df = sns.load_dataset('titanic') sns.countplot(data=titanic_df, x='class') plt.show()
Weitere Informationen finden Sie in der set_context()-Dokumentation.
Swipe to start coding
- Die korrekte Funktion verwenden, um den Stil auf
'dark'zu setzen. - Die korrekte Funktion verwenden, um die Palette auf
'rocket'zu setzen. - Die korrekte Funktion verwenden, um den Kontext auf
'talk'zu setzen.
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- Zirkuläre Paletten:
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'RdBu','PRGn'usw.; - Sequenzielle Farbpaletten:
'Greys','Blues'usw.
Weitere Informationen zu verschiedenen Paletten finden Sie im "Choosing color palettes"-Artikel.
1234567891011121314import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Setting the style sns.set_style('darkgrid') # Setting the palette sns.set_palette('magma') # Loading a built-in dataset of the Titanic passengers titanic_df = sns.load_dataset('titanic') sns.countplot(data=titanic_df, x='class') plt.show()
Kontext festlegen
Es gibt eine weitere Funktion in der seaborn-Bibliothek, set_context(). Sie beeinflusst Aspekte wie die Größe der Beschriftungen, Linien und anderer Elemente des Plots (der Gesamtstil bleibt unverändert).
Der wichtigste Parameter ist context, der entweder ein dict mit Parametern oder ein string sein kann, der den Namen einer vordefinierten Einstellung repräsentiert.
Der Standardwert für context ist 'notebook'. Weitere verfügbare Kontexte sind 'paper', 'talk' und 'poster', die im Wesentlichen skalierte Versionen der notebook-Parameter darstellen.
1234567891011121314151617import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Setting the style sns.set_style('darkgrid') # Setting the palette sns.set_palette('magma') # Setting the context sns.set_context('paper') # Loading a built-in dataset of the Titanic passengers titanic_df = sns.load_dataset('titanic') sns.countplot(data=titanic_df, x='class') plt.show()
Weitere Informationen finden Sie in der set_context()-Dokumentation.
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