Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Оформлення Графіків | Візуалізація з Використанням Seaborn
Ультимативна Візуалізація з Python

Свайпніть щоб показати меню

book
Оформлення Графіків

Встановлення стилю

seaborn надає функцію set_style() спеціально для налаштування візуального стилю ваших графіків. Ця функція вимагає один обов'язковий параметр — style. Параметр style приймає кілька попередньо визначених варіантів, кожен з яких відповідає окремому стилю:

  • 'white'

  • 'dark'

  • 'whitegrid'

  • 'darkgrid'

  • 'ticks'

Можна експериментувати з цими стилями:

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()
copy

Встановлення палітри

Ще одна можливість — змінити кольори елементів графіка в seaborn за допомогою функції set_palette(), зосереджуючись на її єдиному обов'язковому параметрі: palette:

  • Кругові палітри: 'hls', 'husl';

  • Перцептивно однорідні палітри: 'rocket', 'magma', 'mako' тощо;

  • Дивергентні палітри: 'RdBu', 'PRGn' тощо;

  • Послідовні палітри: 'Greys', 'Blues' тощо.

Note
Вивчайте більше

Ви можете дізнатися більше про різні палітри у статті "Вибір палітр кольорів".

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()
copy

Налаштування контексту

У бібліотеці seaborn є ще одна функція — set_context(). Вона впливає на такі аспекти, як розмір міток, ліній та інших елементів графіка (загальний стиль не змінюється).

Найважливіший параметр — це context, який може бути або dict параметрів, або string, що позначає назву попередньо налаштованого набору.

Типовий context'notebook'. Інші доступні контексти: 'paper', 'talk' та 'poster', які є масштабованими версіями параметрів notebook.

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()
copy
Note
Детальніше

Ви можете дізнатися більше у set_context() документації.

Завдання

Swipe to start coding

  1. Використати відповідну функцію для встановлення стилю на 'dark'.
  2. Використати відповідну функцію для встановлення палітри на 'rocket'.
  3. Використати відповідну функцію для встановлення контексту на 'talk'.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 5. Розділ 3

Запитати АІ

expand
ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

book
Оформлення Графіків

Встановлення стилю

seaborn надає функцію set_style() спеціально для налаштування візуального стилю ваших графіків. Ця функція вимагає один обов'язковий параметр — style. Параметр style приймає кілька попередньо визначених варіантів, кожен з яких відповідає окремому стилю:

  • 'white'

  • 'dark'

  • 'whitegrid'

  • 'darkgrid'

  • 'ticks'

Можна експериментувати з цими стилями:

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()
copy

Встановлення палітри

Ще одна можливість — змінити кольори елементів графіка в seaborn за допомогою функції set_palette(), зосереджуючись на її єдиному обов'язковому параметрі: palette:

  • Кругові палітри: 'hls', 'husl';

  • Перцептивно однорідні палітри: 'rocket', 'magma', 'mako' тощо;

  • Дивергентні палітри: 'RdBu', 'PRGn' тощо;

  • Послідовні палітри: 'Greys', 'Blues' тощо.

Note
Вивчайте більше

Ви можете дізнатися більше про різні палітри у статті "Вибір палітр кольорів".

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()
copy

Налаштування контексту

У бібліотеці seaborn є ще одна функція — set_context(). Вона впливає на такі аспекти, як розмір міток, ліній та інших елементів графіка (загальний стиль не змінюється).

Найважливіший параметр — це context, який може бути або dict параметрів, або string, що позначає назву попередньо налаштованого набору.

Типовий context'notebook'. Інші доступні контексти: 'paper', 'talk' та 'poster', які є масштабованими версіями параметрів notebook.

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()
copy
Note
Детальніше

Ви можете дізнатися більше у set_context() документації.

Завдання

Swipe to start coding

  1. Використати відповідну функцію для встановлення стилю на 'dark'.
  2. Використати відповідну функцію для встановлення палітри на 'rocket'.
  3. Використати відповідну функцію для встановлення контексту на 'talk'.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 5. Розділ 3
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Ми дуже хвилюємося, що щось пішло не так. Що трапилося?
some-alt