Gráfico marítimo

Seborn es un marco de visualización de información de Python. Esta tiene una interfaz de usuario intuitiva, imágenes analíticas estéticamente convincentes e instructivas. Matplotlib es un marco de software que permite a los usuarios crear gráficos deterministas, interactivos y dinámicos.

El gráfico circular es una figura esférica con cuñas de color que contiene todos los datos. La distribución de la información numérica determina el tamaño de cada segmento en un gráfico circular. Un gráfico circular es una herramienta para analizar los valores y composiciones numéricas. Indica el porcentaje de registros como un porcentaje del total. Cada vez que un elemento en un conjunto de datos tendría una relación relativa más alta, su dimensión de cuña y su percentil se volverían relativamente más grandes que cualquiera de los otros segmentos en el gráfico PIE.

Para hacer una tabla de pastel empleada la Biblioteca SeaBorn en Python, necesitamos utilizar la función PIE () de Matplotlib y el argumento de las paletas de color del mar. Para hacer un gráfico circular, proporcionaremos los conjuntos de datos, así como los colores vibrantes.

Demostraremos cómo crear los gráficos circulares con la ayuda de la Biblioteca SeaBorn en este tutorial.

Ejemplo 1:

El programa sucesivo demuestra cómo hacer un gráfico de pastel con el esquema de color "pastel":

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
Importar Sevorn como SNS
datos = [100,75, 50, 120, 80]
etiquetas = ['Sección 1', 'Sección 2', 'Sección 3', 'Sección 4', 'Sección 5']
Colores = SNS.color_palette ('pastel') [0: 7]
PLT.Pie (datos, etiquetas = etiquetas, colores = colores, autopct = '%.0f %% ')
PLT.espectáculo()

Aquí, incorporamos los archivos de encabezado requeridos Matplotlib.Pyplot como PLT y el SeaBorn como SNS. Luego declaramos las etiquetas usando el término "sección". Aplicamos el método color_palette () para especificar el color del gráfico de pastel que queremos utilizar. Proporcionamos el "pastel" como argumento. La biblioteca marítima contiene la función del color_palette (). Se utiliza la función PIE () del módulo matplotlib. Esta función dibuja el gráfico de pastel. Este método contiene cuatro parámetros diferentes. Ahora, empleamos la función show () de matplotlib.biblioteca pyplot para representar el gráfico.

Ejemplo 2:

En este caso, veremos cómo usamos la combinación de colores "brillante" para dibujar el gráfico de pastel.

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
Importar Sevorn como SNS
datos = [67, 23, 78, 46, 90]
etiquetas = ['Sección 1', 'Sección 2', 'Sección 3', 'Sección 4', 'Sección 5']
Colores = SNS.color_palette ('brillante') [0: 7]
PLT.Pie (datos, etiquetas = etiquetas, colores = colores, autopct = '%.0f %% ')
PLT.espectáculo()

Después de integrar el matplotlib.Bibliotecas de Pyplot y Seaborn, identificamos el conjunto de datos. El número de individuos en cada sección se muestra en esta recopilación de datos. Estos datos se guardan en la variable llamada "datos" como una matriz. Luego se indican los títulos, utilizando la palabra clave "sección". El método Color Palette () se usa para determinar el tono del gráfico de pastel resultante.

Asignamos el valor "brillante". Para crear el gráfico de pastel más atractivo, modificamos el esquema de color a un tono más brillante. El método Color Palette () se encuentra en el paquete marítimo. Se aplica la función PIE () de la biblioteca matplotlib (). El gráfico circular se crea utilizando el método. Ha habido varios atributos diferentes en esta metodología. Para representar la trama, usamos el matplotlib.método show () show () de Pyplot Library.

Ejemplo 3:

Creemos un gráfico circular incluyendo un nuevo esquema de color y luego explotarlo. Examinaremos la funcionalidad adicional del gráfico circular sobre cómo hacer uno con la biblioteca matplotlib y la biblioteca marítima.

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
Importar mar
datos = [20, 63, 95, 57, 41]
claves = ['segmento 1', 'segmento 2', 'segmento 3', 'segmento 4', 'segmento 5']
explotar = [0, 0.1, 0, 0, 0]
Palette_Color = Seaborn.color_palette ('oscuro')
PLT.Pie (datos, etiquetas = teclas, colores = palette_color,
explotar = explotar, autopct = '%.0f %% ')
PLT.espectáculo()

En primer lugar, importamos el matplotlib.archivos de encabezado Pyplot y Seaborn. Declaramos dos variables denominadas "datos" y "claves". La variable "datos" se asigna a algunos valores aleatorios. La variable "claves" se asigna a las etiquetas para estos valores mencionados en la tabla de circular. Aplicamos el atributo "explotar" y le ha dado diferentes valores. Podemos representar a los estudiantes en 'segmento 2' de una manera nueva aplicando el parámetro Explode para que sea una porción distintiva. Establecimos el pastel explosivo en el segundo segmento.

Ahora, utilizamos el método color_palette () de la biblioteca marítima. Llamamos a esta función para indicar el color del gráfico de pastel. Es hora de representar los datos en el gráfico PIE, por lo que usamos la función PIE () de la biblioteca PLT. Los parámetros de esta función incluyen datos, etiquetas, colores, explotar y 'autopct' como sus argumentos.

Para garantizar la efectividad, utilizamos el parámetro 'AutoPCT' para especificar la proporción de los estudiantes dentro de cada corte. Para ilustrar el pastel-gráfico, el PLT.Se invoca el método show ().

Ejemplo 4:

En Seaborn, vamos a hacer un gráfico de pastel innovador. Modificaremos la escala de fuentes a "2.5 "y ajuste el esquema de color a" oscuro "porque la fuente pertenece a la familia" arial ".

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
Importar Sevorn como SNS
SNS.set_theme (palette = "oscuro", font = "arial", font_scale = 2.5)
datos = [8937, 3949, 9843, 4240, 5698]
meses = ['junio', 'julio', 'agosto', 'septiembre', 'octubre']
PLT.Pie (datos, etiquetas = meses)
PLT.espectáculo()

Al comienzo del programa, presentamos las bibliotecas. El matplotlib.La biblioteca de Pyplot se importa como PLT, y la Biblioteca Seaborn se importa como SNS. Aquí, aplicamos el método set_theme () para especificar los diferentes argumentos, como el color de una paleta, fuente y font_scale de los datos. Estos argumentos requieren un valor flotante y una cadena que represente un tamaño y estilo de fuente, respectivamente.

Tomamos el conjunto de datos de las ventas de los artículos electrónicos en los diferentes meses. Después de indicar las ventas totales, también definimos los nombres de los meses. En el siguiente paso, invocamos la función PIE () del módulo matplotlib para dibujar el gráfico de pastel. Al final, el PLT.show () se usa para mostrar el gráfico de pasteles.

Conclusión

En este artículo, aprendimos las numerosas metodologías de la creación de un gráfico circular utilizando el paquete marítimo. También dibujamos los gráficos circulares proporcionando los esquemas de colores brillantes y pastel. Aunque el paquete Python Visual Analytics Seaborn no podría tener un método predefinido para hacer gráficos circulares, utilizamos los métodos de la Biblioteca Matplotlib para adquirir un gráfico circular.