Lære Dekorering av Diagrammer | Visualisering med Seaborn

Angi stil

seaborn tilbyr funksjonen set_style() spesielt for å angi det visuelle uttrykket til plott. Denne funksjonen krever én obligatorisk parameter kalt style. Parameteren style godtar flere forhåndsdefinerte alternativer, som hver representerer en distinkt stil:

'white'
'dark'
'whitegrid'
'darkgrid'
'ticks'

Det anbefales å prøve ut de ulike alternativene:


              12345678910
            
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()

Angi palett

En annen mulighet er å endre fargene på plottelementene i seaborn ved å bruke funksjonen set_palette(), med fokus på dens eneste nødvendige parameter: palette:

Sirkulære paletter: 'hls', 'husl';
Persepsjonsmessig uniforme paletter: 'rocket', 'magma', 'mako', osv.;
Divergerende fargepaletter: 'RdBu', 'PRGn', osv.;
Sekvensielle fargepaletter: 'Greys', 'Blues', osv.

Studer mer

Du kan utforske mer om ulike paletter i "Choosing color palettes"-artikkelen.


              1234567891011121314
            
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()

Angi kontekst

Det finnes en annen funksjon i seaborn-biblioteket, set_context(). Den påvirker aspekter som størrelsen på etiketter, linjer og andre elementer i figuren (den overordnede stilen påvirkes ikke).

Den viktigste parameteren er context, som kan være enten en dict med parametere eller en string som representerer navnet på et forhåndskonfigurert sett.

Standardverdien for context er 'notebook'. Andre tilgjengelige kontekster inkluderer 'paper', 'talk' og 'poster', som i hovedsak er skalerte versjoner av notebook-parametrene.


              1234567891011121314151617
            
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()

Studer mer

Du kan utforske mer i set_context() dokumentasjonen.

Oppgave

Swipe to start coding

Bruk riktig funksjon for å sette stilen til 'dark'.
Bruk riktig funksjon for å sette paletten til 'rocket'.
Bruk riktig funksjon for å sette konteksten til 'talk'.

Løsning

Alt var klart?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 5. Kapittel 3

single

Spør AI

Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår

Suggested prompts:

What are the differences between the available styles in `set_style()`?

Can you explain more about the different palette options in `set_palette()`?

How does changing the context with `set_context()` affect the appearance of my plots?

Awesome!

Completion rate improved to 3.85

Sveip for å vise menyen

Angi stil

'white'
'dark'
'whitegrid'
'darkgrid'
'ticks'

Det anbefales å prøve ut de ulike alternativene:


              12345678910
            
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()

Angi palett

En annen mulighet er å endre fargene på plottelementene i seaborn ved å bruke funksjonen set_palette(), med fokus på dens eneste nødvendige parameter: palette:

Sirkulære paletter: 'hls', 'husl';
Persepsjonsmessig uniforme paletter: 'rocket', 'magma', 'mako', osv.;
Divergerende fargepaletter: 'RdBu', 'PRGn', osv.;
Sekvensielle fargepaletter: 'Greys', 'Blues', osv.

Studer mer

Du kan utforske mer om ulike paletter i "Choosing color palettes"-artikkelen.


              1234567891011121314
            
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()

Angi kontekst

Den viktigste parameteren er context, som kan være enten en dict med parametere eller en string som representerer navnet på et forhåndskonfigurert sett.

Standardverdien for context er 'notebook'. Andre tilgjengelige kontekster inkluderer 'paper', 'talk' og 'poster', som i hovedsak er skalerte versjoner av notebook-parametrene.


              1234567891011121314151617
            
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()

Studer mer

Du kan utforske mer i set_context() dokumentasjonen.

Oppgave

Swipe to start coding

Bruk riktig funksjon for å sette stilen til 'dark'.
Bruk riktig funksjon for å sette paletten til 'rocket'.
Bruk riktig funksjon for å sette konteksten til 'talk'.

Løsning

Bytt til skrivebordet for virkelighetspraksisFortsett der du er med et av alternativene nedenfor

Alt var klart?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 5. Kapittel 3

single