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Apprendre Décoration des Graphiques | Visualisation avec Seaborn
Visualisation Ultime Avec Python

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Décoration des Graphiques

Définition du style

seaborn propose la fonction set_style() spécifiquement pour définir le style visuel de vos graphiques. Cette fonction nécessite un paramètre obligatoire appelé style. Le paramètre style accepte plusieurs options prédéfinies, chacune représentant un style distinct :

  • 'white'

  • 'dark'

  • 'whitegrid'

  • 'darkgrid'

  • 'ticks'

Expérimentation recommandée avec ces styles :

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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

Définition de la palette

Une autre possibilité consiste à modifier les couleurs des éléments du graphique dans seaborn à l'aide de la fonction set_palette(), en se concentrant sur son unique paramètre obligatoire : palette :

  • Palettes circulaires : 'hls', 'husl' ;

  • Palettes perceptuellement uniformes : 'rocket', 'magma', 'mako', etc. ;

  • Palettes de couleurs divergentes : 'RdBu', 'PRGn', etc. ;

  • Palettes de couleurs séquentielles : 'Greys', 'Blues', etc.

Note
Approfondir

Vous pouvez en apprendre davantage sur les différentes palettes dans l’article "Choosing color palettes".

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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

Définition du contexte

Il existe une autre fonction dans la bibliothèque seaborn, set_context(). Elle affecte des aspects tels que la taille des étiquettes, des lignes et d'autres éléments du graphique (le style général n'est pas modifié).

Le paramètre le plus important est context, qui peut être soit un dict de paramètres, soit une string représentant le nom d'un ensemble préconfiguré.

Le context par défaut est 'notebook'. D'autres contextes disponibles incluent 'paper', 'talk' et 'poster', qui sont essentiellement des versions mises à l'échelle des paramètres de notebook.

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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()
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Note
Approfondir

Vous pouvez approfondir dans la documentation de set_context().

Tâche

Swipe to start coding

  1. Utilisez la fonction appropriée pour définir le style sur 'dark'.
  2. Utilisez la fonction appropriée pour définir la palette sur 'rocket'.
  3. Utilisez la fonction appropriée pour définir le contexte sur 'talk'.

Solution

Switch to desktopPassez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous
Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 5. Chapitre 3

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seaborn propose la fonction set_style() spécifiquement pour définir le style visuel de vos graphiques. Cette fonction nécessite un paramètre obligatoire appelé style. Le paramètre style accepte plusieurs options prédéfinies, chacune représentant un style distinct :

  • 'white'

  • 'dark'

  • 'whitegrid'

  • 'darkgrid'

  • 'ticks'

Expérimentation recommandée avec ces styles :

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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()
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Une autre possibilité consiste à modifier les couleurs des éléments du graphique dans seaborn à l'aide de la fonction set_palette(), en se concentrant sur son unique paramètre obligatoire : palette :

  • Palettes circulaires : 'hls', 'husl' ;

  • Palettes perceptuellement uniformes : 'rocket', 'magma', 'mako', etc. ;

  • Palettes de couleurs divergentes : 'RdBu', 'PRGn', etc. ;

  • Palettes de couleurs séquentielles : 'Greys', 'Blues', etc.

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Vous pouvez en apprendre davantage sur les différentes palettes dans l’article "Choosing color palettes".

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()
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Définition du contexte

Il existe une autre fonction dans la bibliothèque seaborn, set_context(). Elle affecte des aspects tels que la taille des étiquettes, des lignes et d'autres éléments du graphique (le style général n'est pas modifié).

Le paramètre le plus important est context, qui peut être soit un dict de paramètres, soit une string représentant le nom d'un ensemble préconfiguré.

Le context par défaut est 'notebook'. D'autres contextes disponibles incluent 'paper', 'talk' et 'poster', qui sont essentiellement des versions mises à l'échelle des paramètres de 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()
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Vous pouvez approfondir dans la documentation de set_context().

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  1. Utilisez la fonction appropriée pour définir le style sur 'dark'.
  2. Utilisez la fonction appropriée pour définir la palette sur 'rocket'.
  3. Utilisez la fonction appropriée pour définir le contexte sur 'talk'.

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