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Aprende Decoración de Gráficos | Visualización con Seaborn
Visualización Definitiva con Python

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Decoración de Gráficos

Configuración del Estilo

seaborn proporciona la función set_style() específicamente para establecer el estilo visual de tus gráficos. Esta función requiere un único parámetro obligatorio llamado style. El parámetro style acepta varias opciones predefinidas, cada una representando un estilo distinto:

  • 'white'

  • 'dark'

  • 'whitegrid'

  • 'darkgrid'

  • 'ticks'

Se recomienda experimentar con estas opciones:

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import 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()
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Configuración de la Paleta

Otra opción es modificar los colores de los elementos del gráfico en seaborn utilizando la función set_palette(), centrándose en su único parámetro requerido: palette:

  • Paletas circulares: 'hls', 'husl';

  • Paletas perceptualmente uniformes: 'rocket', 'magma', 'mako', etc.;

  • Paletas de colores divergentes: 'RdBu', 'PRGn', etc.;

  • Paletas de colores secuenciales: 'Greys', 'Blues', etc.

Note
Estudiar más

Puede explorar más sobre las diferentes paletas en el artículo "Choosing color palettes".

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import 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()
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Configuración del Contexto

Existe otra función en la biblioteca seaborn, set_context(). Esta afecta aspectos como el tamaño de las etiquetas, líneas y otros elementos de la gráfica (el estilo general no se ve afectado).

El parámetro más importante es context, que puede ser un dict de parámetros o una string que representa el nombre de un conjunto preconfigurado.

El context predeterminado es 'notebook'. Otros contextos disponibles incluyen 'paper', 'talk' y 'poster', que son versiones escaladas de los parámetros de notebook.

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import 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()
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Note
Estudiar más

Puedes explorar más en documentación de set_context().

Tarea

Swipe to start coding

  1. Utilizar la función correcta para establecer el estilo en 'dark'.
  2. Utilizar la función correcta para establecer la paleta en 'rocket'.
  3. Utilizar la función correcta para establecer el contexto en 'talk'.

Solución

Switch to desktopCambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones
¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 5. Capítulo 3

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Configuración del Estilo

seaborn proporciona la función set_style() específicamente para establecer el estilo visual de tus gráficos. Esta función requiere un único parámetro obligatorio llamado style. El parámetro style acepta varias opciones predefinidas, cada una representando un estilo distinto:

  • 'white'

  • 'dark'

  • 'whitegrid'

  • 'darkgrid'

  • 'ticks'

Se recomienda experimentar con estas opciones:

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import 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()
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Configuración de la Paleta

Otra opción es modificar los colores de los elementos del gráfico en seaborn utilizando la función set_palette(), centrándose en su único parámetro requerido: palette:

  • Paletas circulares: 'hls', 'husl';

  • Paletas perceptualmente uniformes: 'rocket', 'magma', 'mako', etc.;

  • Paletas de colores divergentes: 'RdBu', 'PRGn', etc.;

  • Paletas de colores secuenciales: 'Greys', 'Blues', etc.

Note
Estudiar más

Puede explorar más sobre las diferentes paletas en el artículo "Choosing color palettes".

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import 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()
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Configuración del Contexto

Existe otra función en la biblioteca seaborn, set_context(). Esta afecta aspectos como el tamaño de las etiquetas, líneas y otros elementos de la gráfica (el estilo general no se ve afectado).

El parámetro más importante es context, que puede ser un dict de parámetros o una string que representa el nombre de un conjunto preconfigurado.

El context predeterminado es 'notebook'. Otros contextos disponibles incluyen 'paper', 'talk' y 'poster', que son versiones escaladas de los parámetros de notebook.

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import 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()
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Estudiar más

Puedes explorar más en documentación de set_context().

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  1. Utilizar la función correcta para establecer el estilo en 'dark'.
  2. Utilizar la función correcta para establecer la paleta en 'rocket'.
  3. Utilizar la función correcta para establecer el contexto en 'talk'.

Solución

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¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

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