Décoration des Graphiques
Définition du style
seaborn
propose la fonction set_style()
spécifiquement pour définir le style visuel de vos graphiques. Cette fonction nécessite un paramètre obligatoire appelé style
. Le paramètre style
accepte plusieurs options prédéfinies, chacune représentant un style distinct :
'white'
'dark'
'whitegrid'
'darkgrid'
'ticks'
Expérimentation recommandée avec ces styles :
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()
Définition de la palette
Une autre possibilité consiste à modifier les couleurs des éléments du graphique dans seaborn
à l'aide de la fonction set_palette()
, en se concentrant sur son unique paramètre obligatoire : palette
:
- Palettes circulaires :
'hls'
,'husl'
; - Palettes perceptuellement uniformes :
'rocket'
,'magma'
,'mako'
, etc. ; - Palettes de couleurs divergentes :
'RdBu'
,'PRGn'
, etc. ; - Palettes de couleurs séquentielles :
'Greys'
,'Blues'
, etc.
Vous pouvez en apprendre davantage sur les différentes palettes dans l’article "Choosing color palettes".
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()
Définition du contexte
Il existe une autre fonction dans la bibliothèque seaborn
, set_context()
. Elle affecte des aspects tels que la taille des étiquettes, des lignes et d'autres éléments du graphique (le style général n'est pas modifié).
Le paramètre le plus important est context
, qui peut être soit un dict
de paramètres, soit une string
représentant le nom d'un ensemble préconfiguré.
Le context
par défaut est 'notebook'
. D'autres contextes disponibles incluent 'paper'
, 'talk'
et 'poster'
, qui sont essentiellement des versions mises à l'échelle des paramètres de notebook
.
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()
Vous pouvez approfondir dans la documentation de set_context()
.
Swipe to start coding
- Utilisez la fonction appropriée pour définir le style sur
'dark'
. - Utilisez la fonction appropriée pour définir la palette sur
'rocket'
. - Utilisez la fonction appropriée pour définir le contexte sur
'talk'
.
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Définition du style
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spécifiquement pour définir le style visuel de vos graphiques. Cette fonction nécessite un paramètre obligatoire appelé style
. Le paramètre style
accepte plusieurs options prédéfinies, chacune représentant un style distinct :
'white'
'dark'
'whitegrid'
'darkgrid'
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Définition de la palette
Une autre possibilité consiste à modifier les couleurs des éléments du graphique dans seaborn
à l'aide de la fonction set_palette()
, en se concentrant sur son unique paramètre obligatoire : palette
:
- Palettes circulaires :
'hls'
,'husl'
; - Palettes perceptuellement uniformes :
'rocket'
,'magma'
,'mako'
, etc. ; - Palettes de couleurs divergentes :
'RdBu'
,'PRGn'
, etc. ; - Palettes de couleurs séquentielles :
'Greys'
,'Blues'
, etc.
Vous pouvez en apprendre davantage sur les différentes palettes dans l’article "Choosing color palettes".
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()
Définition du contexte
Il existe une autre fonction dans la bibliothèque seaborn
, set_context()
. Elle affecte des aspects tels que la taille des étiquettes, des lignes et d'autres éléments du graphique (le style général n'est pas modifié).
Le paramètre le plus important est context
, qui peut être soit un dict
de paramètres, soit une string
représentant le nom d'un ensemble préconfiguré.
Le context
par défaut est 'notebook'
. D'autres contextes disponibles incluent 'paper'
, 'talk'
et 'poster'
, qui sont essentiellement des versions mises à l'échelle des paramètres de notebook
.
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()
Vous pouvez approfondir dans la documentation de set_context()
.
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- Utilisez la fonction appropriée pour définir le style sur
'dark'
. - Utilisez la fonction appropriée pour définir la palette sur
'rocket'
. - Utilisez la fonction appropriée pour définir le contexte sur
'talk'
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. Le paramètre style
accepte plusieurs options prédéfinies, chacune représentant un style distinct :
'white'
'dark'
'whitegrid'
'darkgrid'
'ticks'
Expérimentation recommandée avec ces styles :
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()
Définition de la palette
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à l'aide de la fonction set_palette()
, en se concentrant sur son unique paramètre obligatoire : palette
:
- Palettes circulaires :
'hls'
,'husl'
; - Palettes perceptuellement uniformes :
'rocket'
,'magma'
,'mako'
, etc. ; - Palettes de couleurs divergentes :
'RdBu'
,'PRGn'
, etc. ; - Palettes de couleurs séquentielles :
'Greys'
,'Blues'
, etc.
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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()
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Le paramètre le plus important est context
, qui peut être soit un dict
de paramètres, soit une string
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. D'autres contextes disponibles incluent 'paper'
, 'talk'
et 'poster'
, qui sont essentiellement des versions mises à l'échelle des paramètres de notebook
.
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()
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'talk'
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