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Ultimative Visualisierung mit Python
Ultimative Visualisierung mit Python
Diagrammdekoration
Stil festlegen
Zuerst beginnen wir mit dem Festlegen des Stils für das Diagramm. seaborn hat eine set_style()-Funktion genau für diesen Zweck. Wir sind an seinem einzigen erforderlichen Parameter namens style interessiert. Es hat mehrere mögliche Werte, die alle unterschiedliche Stile sind:
'white';'dark';'whitegrid';'darkgrid';'ticks'.
Fühlen Sie sich frei, mit ihnen zu experimentieren:
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()
Palette festlegen
Eine weitere Option, die Sie haben, ist das Ändern der Farben der Diagrammelemente in seaborn mit der set_palette()-Funktion. Wir konzentrieren uns auf seinen einzigen erforderlichen Parameter palette. Hier sind einige mögliche Paletten:
-
Kreisförmige Paletten:
'hls','husl'; -
Wahrnehmungsuniforme Paletten:
'rocket','magma','mako', etc; -
Divergierende Farbpaletten:
'RdBu','PRGn', etc; -
Sequenzielle Farbpaletten:
'Greys','Blues', etc.
Sie können mehr davon hier erkunden. Fühlen Sie sich erneut frei, mit verschiedenen Paletten zu experimentieren:
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()
Kontext festlegen
Es gibt eine weitere Funktion in der seaborn-Bibliothek, set_context(). Sie beeinflusst Aspekte wie die Größe der Beschriftungen, Linien und anderer Elemente des Plots (der allgemeine Stil wird nicht beeinflusst).
Der wichtigste Parameter ist context, der entweder ein Dictionary (dict) von Parametern oder ein Name eines vorkonfigurierten Satzes (string-Typ) sein kann.
'notebook' ist der Standard-context, andere Kontexte sind 'paper', 'talk' und 'poster', die im Wesentlichen nur Versionen der notebook-Parameter sind, die um einen bestimmten Wert skaliert sind.
Hier ist ein Beispiel, Sie können verschiedene Kontexte ausprobieren und den Unterschied sehen:
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()
Sie können mehr über set_context() in seiner Dokumentation erfahren.
Swipe to start coding
- Verwenden Sie die richtige Funktion, um den Stil auf
'dark'zu setzen. - Verwenden Sie die richtige Funktion, um die Palette auf
'rocket'zu setzen. - Verwenden Sie die richtige Funktion, um den Kontext auf
'talk'zu setzen.
Lösung
Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwendenDanke für Ihr Feedback!
Diagrammdekoration
Stil festlegen
Zuerst beginnen wir mit dem Festlegen des Stils für das Diagramm. seaborn hat eine set_style()-Funktion genau für diesen Zweck. Wir sind an seinem einzigen erforderlichen Parameter namens style interessiert. Es hat mehrere mögliche Werte, die alle unterschiedliche Stile sind:
'white';'dark';'whitegrid';'darkgrid';'ticks'.
Fühlen Sie sich frei, mit ihnen zu experimentieren:
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()
Palette festlegen
Eine weitere Option, die Sie haben, ist das Ändern der Farben der Diagrammelemente in seaborn mit der set_palette()-Funktion. Wir konzentrieren uns auf seinen einzigen erforderlichen Parameter palette. Hier sind einige mögliche Paletten:
-
Kreisförmige Paletten:
'hls','husl'; -
Wahrnehmungsuniforme Paletten:
'rocket','magma','mako', etc; -
Divergierende Farbpaletten:
'RdBu','PRGn', etc; -
Sequenzielle Farbpaletten:
'Greys','Blues', etc.
Sie können mehr davon hier erkunden. Fühlen Sie sich erneut frei, mit verschiedenen Paletten zu experimentieren:
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()
Kontext festlegen
Es gibt eine weitere Funktion in der seaborn-Bibliothek, set_context(). Sie beeinflusst Aspekte wie die Größe der Beschriftungen, Linien und anderer Elemente des Plots (der allgemeine Stil wird nicht beeinflusst).
Der wichtigste Parameter ist context, der entweder ein Dictionary (dict) von Parametern oder ein Name eines vorkonfigurierten Satzes (string-Typ) sein kann.
'notebook' ist der Standard-context, andere Kontexte sind 'paper', 'talk' und 'poster', die im Wesentlichen nur Versionen der notebook-Parameter sind, die um einen bestimmten Wert skaliert sind.
Hier ist ein Beispiel, Sie können verschiedene Kontexte ausprobieren und den Unterschied sehen:
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()
Sie können mehr über set_context() in seiner Dokumentation erfahren.
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- Verwenden Sie die richtige Funktion, um den Stil auf
'dark'zu setzen. - Verwenden Sie die richtige Funktion, um die Palette auf
'rocket'zu setzen. - Verwenden Sie die richtige Funktion, um den Kontext auf
'talk'zu setzen.
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