Tema marítimo

"Los gráficos de Seaborn se personalizan utilizando una variedad de diseños incorporados. Los gráficos de Seaborn están diseñados con la ayuda del diseño de Darkgrid por el estándar; Sin embargo, podemos ajustar esto para acomodar perfectamente los requisitos. Para emplear uno de los patrones predefinidos, tenemos que proporcionar su valor al argumento de "estilo" de la función set_theme (). Este artículo aborda cómo diseñar el tema de varios tipos de gráficos en Seaborn."

Dibujar una trama de dispersión y personalizar su tema

Los diagramas de dispersión son gráficos que ilustran cómo se interrelacionan dos parámetros en una recopilación de datos. Representa conjuntos de datos en un marco de coordenadas o en una superficie 2D. El eje x muestra todos los elementos o parámetros independientes, mientras que el eje Y muestra los factores dependientes. Vamos a ver cómo hacer un gráfico de dispersión utilizando el conjunto de datos de "consejos" incorporados en este caso.

Importar Sevorn como SNS
Importar matplotlib.Pyplot como PLT
SNS.set_theme (style = 'Darkgrid')
consejos = SNS.load_dataSet ('consejos')
SNS.scatterplot (data = tips, x = 'total_bill', y = 'tip')
PLT.espectáculo()

Al comienzo del programa, integraremos las bibliotecas requeridas SeaBorn y Matplotlib.pyplot. Estos módulos contienen algunas funcionalidades esenciales que se utilizan para dibujar las visualizaciones. Ahora vamos a especificar el tema del gráfico usando la función set_theme (). Este método está asociado con el paquete marítimo.

Aquí hemos proporcionado el parámetro "estilo" y dado el valor del "Darkgrid" a él. Después de hacer todo esto, hemos obtenido el marco de datos de los "consejos", por lo que hemos invocado el método load_dataSet () de la biblioteca marítima. Ahora queremos crear la gráfica de dispersión, por lo que hemos estado usando la función scatterplot (). Este método contiene el conjunto de datos y los subtítulos de ambos ejes como sus argumentos. Esta función también está relacionada con el marco marítimo.

Al final, tenemos que ilustrar la gráfica, por lo que hemos aplicado el método show () del matlotlib.módulo de pyplot.

Dibuja una trama de violín y establece el tema del gráfico

Un gráfico de violín es una combinación de un gráfico de caja y un gráfico KDE que representa registros máximos. Se está utilizando para ilustrar cómo se distribuyen normalmente los datos estadísticos. Además de un gráfico de caja, que ilustra claramente los datos resumidos, el gráfico de violín demuestra la densidad de cada parámetro también. Con la ayuda de un marco de datos similar, esta es cómo diseñar un gráfico de violín.

Importar Sevorn como SNS
Importar matplotlib.Pyplot como PLT
SNS.set_theme (style = 'oscuro')
consejos = SNS.load_dataSet ('consejos')
SNS.ViolInplot (data = tips, x = 'total_bill', color = 'rosa')
PLT.espectáculo()

Los marcos esenciales marinos y matplotlib.Pyplot se incorporará al comienzo del código. La Biblioteca Seaborn se importará como SNS y, de manera similar, la matlotlib.Pyplot se importará como PLT. Luego utilizaremos el método set_theme () para definir el diseño del mapa. El módulo marítimo está vinculado a esta técnica. Hemos dado el parámetro "estilo" y establecemos el valor "oscuro" en eso también. Adquirimos el marco de datos de los "consejos."

A continuación, hemos llamado a la función de datos de carga del módulo SeaBorn (). Hemos estado utilizando el método violinplot () para dibujar la trama de violín últimamente. Los parámetros de esta técnica son el conjunto de datos y el subtítulo del eje X. El argumento de color también se usa para personalizar el tinte del mapa. La biblioteca marea también está vinculada a esta funcionalidad. Finalmente, necesitamos mostrar el gráfico; Por lo tanto, usamos el matplotlib.Función Show () del módulo Pyplot.

Dibuja una trama de bar e indica el tema de la trama

Un diagrama de barra es un mapa o gráfico que emplea piezas rectangulares que tienen elevaciones o rangos correspondientes a las variables que indican para representar los valores de los atributos. Las rayas se mostrarían en posición vertical u horizontal. Se han utilizado evaluaciones entre valores distintos en un gráfico de barras.

Importar Sevorn como SNS
Importar matplotlib.Pyplot como PLT
SNS.set_theme (style = "WhiteGrid", Palette = "Pastel")
SNS.Barplot (x = ["x", "y", "z"], y = [25, 50, 75])
PLT.espectáculo()

En primer lugar, tenemos que introducir los archivos de encabezado Seaborn y Matplotlib.pyplot. En el siguiente paso, hemos ejecutado la función set_theme () para establecer el diseño del gráfico. Hemos proporcionado el estilo y la paleta del gráfico como parámetros para la función. El valor del "estilo" se establecerá como "WhiteGrid", y el valor de la "paleta" se establecerá como "pastel."Queremos crear la gráfica de barras, por lo que hemos estado usando el método Barplot () de la Biblioteca SeaBorn.

Aquí definimos las coordenadas de los ejes X e Y. El eje x contiene los caracteres alfabéticos, y el eje y consiste en valores numéricos. Hemos llamado al método show () para representar el mapa final. Esta metodología también pertenece a matplotlib.paquete de pyplot.

Uso de Custom_Params para modificar el tema de la trama

En este caso, vamos a usar los parámetros personalizados. Aquí crearemos la trama de la barra y personalizaremos el tema del gráfico con la ayuda del argumento "Custom_params".

Importar Sevorn como SNS
Importar matplotlib.Pyplot como PLT
custom_params = "ejes.espina.correcto ": falso", Axes.espina.arriba ": falso
SNS.set_theme (style = "ticks", rc = custom_params)
SNS.Barplot (x = ["l", "m", "n"], y = [10, 20, 30])
PLT.espectáculo()

Después de incluir los marcos importantes Seaeborn y Matplotlib, a continuación, hemos utilizado los parámetros "ejes.espina.derecho "y" ejes.espina.superior "y les asignó el valor" falso."Este valor se almacena en la variable" Custom_Params."Para modificar el patrón de la tabla, hemos estado utilizando la función set teme () en el siguiente paso. El valor del parámetro "estilo" será "Ticks", y el valor del parámetro "RC" será "parámetros personalizados", respectivamente. Nos gustaría dibujar una trama de bar; Por lo tanto, hemos estado empleando la función Barplot () del módulo Seaborn ().

Los valores de los ejes x e y se especifican aquí. Los elementos alfabéticos se representan en el eje x, y los valores numéricos se muestran en el eje Y. Para representar el gráfico terminado, luego usamos la función show (). El matplotlib.El módulo Pyplot admite este enfoque.

Conclusión

En este artículo, hemos hablado sobre numerosas tecnologías que se utilizan para personalizar el tema de las tramas. Creamos varias tramas y luego usamos el método set teme () y vemos cómo afectó el resultado. Hemos visto "Tics", "Whitegrid", "Dark" y "Darkgrid" de los gráficos estableciendo el argumento de "estilo" en estos valores.