SEABOR SAVE PLATA

SEABOR SAVE PLATA

El "marino"Es una de las bibliotecas más populares para la visualización de datos en Python, y proporciona una variedad de funciones de trazado que pueden crear gráficos interactivos e informativos. Guardar las tramas marinas en varios formatos es útil para compartir las tramas con otros fácilmente, independientemente del software o plataforma, y ​​también ahorra tiempo y esfuerzo.

En este artículo, exploraremos los enfoques para guardar las gráficas marinas en diferentes formatos de archivo y personalizar la configuración de la trama para una salida óptima.

Nota: Antes de crear "marino"Gráficos, necesitamos configurar la biblioteca en nuestro entorno de Python. El "Seaborn" se puede instalar usando "pepita", Que es la forma más común de instalar paquetes de Python a través del siguiente comando:

PIP Instalar Seborn

Cómo crear una trama con Seaborn en Python?

Para crear una trama con Seaborn, se utilizan varias funciones en Python. En el siguiente código de ejemplo, el "marino.gráfico de dispersión()La función se utiliza para crear el gráfico de dispersión del conjunto de datos proporcionado.

Ejemplo

Vamos a ver el siguiente código de ejemplo:

Importar mar
Importar matplotlib.Pyplot como PLT
importación de pandas
df = pandas.DataFrame ("Día 1": [17,11,15,16,23,10,15,18],
"Día 2": [31,22,38,44,34,92,54,22])
marino.shatterplot (datos = df)
PLT.espectáculo()


En el código anterior, el "marino","mate" y "pandas"Las bibliotecas se importan, respectivamente. Después de eso, el "marino.gráfico de dispersión()La función "toma los datos del marco de datos creado y crea gráficos de dispersión con diferentes grupos semánticos.

Producción


Como se ve, se ha creado la gráfica de dispersión del conjunto de datos proporcionado.

Cómo guardar una trama de Python Seborn en un archivo?

Una vez que hemos creado una trama, podemos guardarlo en un archivo usando el "saveFig ()Función de Matplotlib. Esta función toma el nombre de archivo como entrada y guarda el gráfico a ese archivo. La biblioteca "Seaborn" le permite guardar las tramas en varios formatos, incluidos "png","JPG", o "pdf". Exploremos los enfoques para salvar las parcelas marinas en diferentes formatos.

Guardar complots "Seaborn" en formato "PNG"

El "PngEl formato ofrece fondos transparentes mientras mantiene la calidad sin pérdidas. Para ahorrar una trama marítima en formato "PNG", aplique la matlotlib "saveFig ()" función.

Ejemplo

El siguiente ejemplo de código demuestra cómo funciona:

Importar mar
Importar matplotlib.Pyplot como PLT
importación de pandas
df = pandas.DataFrame ("Día 1": [17,11,15,16,23,10,15,18],
"Día 2": [31,22,38,44,34,92,54,22])
marino.shatterplot (datos = df)
PLT.saveFig ("scatter_plot.png ")


En las líneas de código anteriores, el "saveFig ()La función "guarda el gráfico en el directorio actual de forma predeterminada con el nombre de archivo dado. También podemos especificar un formato de directorio o archivo diferente según el requisito.

Producción


Como se analizó, la trama marítima se ha guardado en el formato "PNG" adecuadamente.

Guardar complots "Seaborn" en formato "JPG"

"JPG"Es un formato de imagen con pérdida que admite una amplia gama de colores y puede comprimir imágenes a tamaños pequeños. Para guardar una trama marítima en este formato particular, del mismo modo, aplique la matlotlib "saveFig ()" función.

Ejemplo

Entendámoslo considerando el siguiente ejemplo:

Importar mar
Importar matplotlib.Pyplot como PLT
importación de pandas
df = pandas.DataFrame ("Día 1": [17,11,15,16,23,10,15,18],
"Día 2": [31,22,38,44,34,92,54,22])
marino.shatterplot (datos = df)
PLT.saveFig ("scatter_plot.JPG ")


En el fragmento de código anterior, el aplicado "PLT.saveFig ()"La función guarda el gráfico en función del marco de datos creado especificando el nombre del archivo y el formato deseado I.mi., "JPG", Respectivamente.

Producción


Aquí, la trama se ha guardado con el nombre especificado y en el formato deseado en consecuencia.

Guardar parcelas "Seaborn" en formato "PDF"

"pdf"Es un formato de imagen basado en vectores que admite gráficos de alta calidad y es adecuado para su publicación. El matplotlib "saveFig ()"La función también se puede aplicar aquí para guardar una trama marítima en formato" PDF ".

Ejemplo

El ejemplo proporcionado a continuación salva la trama marítima en el formato particular I.mi., "pdf":

Importar mar
Importar matplotlib.Pyplot como PLT
importación de pandas
df = pandas.DataFrame ("Día 1": [17,11,15,16,23,10,15,18],
"Día 2": [31,22,38,44,34,92,54,22])
marino.shatterplot (datos = df)
PLT.saveFig ("scatter_plot.PDF ")


En el código anterior, recuerde el enfoque discutido para crear un marco de datos. Ahora, aplique el "PLT.saveFig ()"Función para guardar la trama en"pdf" formato.

Producción


Como se observó, la trama se ha salvado como "pdf".

Cómo personalizar la configuración de la trama para guardar en Python?

El "marinoLa biblioteca le permite personalizar las parcelas cambiando varios aspectos de la trama, como colores, etiquetas, títulos, etc. El "marino"Las parcelas se pueden personalizar antes de guardar para que la trama sea más informativa y visualmente atractiva.

Ejemplo

Vamos a ver el código establecido a continuación:

Importar mar
Importar matplotlib.Pyplot como PLT
importación de pandas
df = pandas.DataFrame ("Día 1": [17,11,15,16,23,10,15,18],
"Día 2": [31,22,38,44,34,92,54,22])
marino.shatterplot (datos = df)
PLT.Título ("DataSet")
PLT.xlabel ("Día-1")
PLT.Ylabel ("Día-2")
PLT.SaveFig ("SEABOR_PLOT_CUSTOM.png ")


En el bloque de código anterior, agregamos un título y etiquetas a la trama, respectivamente, y guardamos la trama en ""png" formato.

Producción


En el resultado anterior, se puede implicar que la trama personalizada se ha guardado en el "Png"Formato apropiadamente.

Conclusión

El matplotlib "PLT.saveFig ()"La función se puede aplicar para guardar las parcelas marinos en varios formatos, incluido"png","JPG", o "pdf". Estas parcelas se pueden personalizar y según el requisito. Esta publicación presentó una guía en profundidad para salvar las tramas marítimas en Python.