Diagramutsmyckning
Ställa in stil
seaborn
tillhandahåller funktionen set_style()
specifikt för att ställa in den visuella stilen på dina diagram. Denna funktion kräver en obligatorisk parameter som kallas style
. Parametern style
accepterar flera fördefinierade alternativ, där varje representerar en distinkt stil:
'white'
'dark'
'whitegrid'
'darkgrid'
'ticks'
Testa gärna dessa alternativ:
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()
Ställa in palett
Ett annat alternativ är att ändra färgerna på diagrammens element i seaborn
med funktionen set_palette()
, med fokus på dess enda obligatoriska parameter: palette
:
- Cirkulära paletter:
'hls'
,'husl'
; - Perceptuellt enhetliga paletter:
'rocket'
,'magma'
,'mako'
, etc; - Divergerande färgpaletter:
'RdBu'
,'PRGn'
, etc; - Sekventiella färgpaletter:
'Greys'
,'Blues'
, etc.
Du kan utforska mer om olika paletter i "Choosing color palettes" artikeln.
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()
Ställa in kontext
Det finns en annan funktion i seaborn
-biblioteket, set_context()
. Den påverkar sådana aspekter som storleken på etiketter, linjer och andra element i diagrammet (den övergripande stilen påverkas inte).
Den viktigaste parametern är context
, som kan vara antingen en dict
med parametrar eller en string
som representerar namnet på en förkonfigurerad uppsättning.
Standardvärdet för context
är 'notebook'
. Andra tillgängliga kontexter inkluderar 'paper'
, 'talk'
och 'poster'
, vilka i huvudsak är skalade versioner av notebook
-parametrarna.
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()
Du kan utforska mer i set_context()
dokumentation.
Swipe to start coding
- Använd rätt funktion för att ställa in stilen till
'dark'
. - Använd rätt funktion för att ställa in paletten till
'rocket'
. - Använd rätt funktion för att ställa in kontexten till
'talk'
.
Lösning
Tack för dina kommentarer!
single
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
Awesome!
Completion rate improved to 3.85
Diagramutsmyckning
Svep för att visa menyn
Ställa in stil
seaborn
tillhandahåller funktionen set_style()
specifikt för att ställa in den visuella stilen på dina diagram. Denna funktion kräver en obligatorisk parameter som kallas style
. Parametern style
accepterar flera fördefinierade alternativ, där varje representerar en distinkt stil:
'white'
'dark'
'whitegrid'
'darkgrid'
'ticks'
Testa gärna dessa alternativ:
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()
Ställa in palett
Ett annat alternativ är att ändra färgerna på diagrammens element i seaborn
med funktionen set_palette()
, med fokus på dess enda obligatoriska parameter: palette
:
- Cirkulära paletter:
'hls'
,'husl'
; - Perceptuellt enhetliga paletter:
'rocket'
,'magma'
,'mako'
, etc; - Divergerande färgpaletter:
'RdBu'
,'PRGn'
, etc; - Sekventiella färgpaletter:
'Greys'
,'Blues'
, etc.
Du kan utforska mer om olika paletter i "Choosing color palettes" artikeln.
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()
Ställa in kontext
Det finns en annan funktion i seaborn
-biblioteket, set_context()
. Den påverkar sådana aspekter som storleken på etiketter, linjer och andra element i diagrammet (den övergripande stilen påverkas inte).
Den viktigaste parametern är context
, som kan vara antingen en dict
med parametrar eller en string
som representerar namnet på en förkonfigurerad uppsättning.
Standardvärdet för context
är 'notebook'
. Andra tillgängliga kontexter inkluderar 'paper'
, 'talk'
och 'poster'
, vilka i huvudsak är skalade versioner av notebook
-parametrarna.
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()
Du kan utforska mer i set_context()
dokumentation.
Swipe to start coding
- Använd rätt funktion för att ställa in stilen till
'dark'
. - Använd rätt funktion för att ställa in paletten till
'rocket'
. - Använd rätt funktion för att ställa in kontexten till
'talk'
.
Lösning
Tack för dina kommentarer!
Awesome!
Completion rate improved to 3.85single