Cambiar el estilo y el color del gráfico

Introducción a la visualización de datos con Seaborn

Erin Case

Data Scientist

¿Por qué personalizar?

Razones para cambiar de estilo:

  • Preferencia personal
  • Mejorar la legibilidad
  • Interpretación de guías
Introducción a la visualización de datos con Seaborn

Cambiar el estilo de las figuras

  • La figura «estilo» incluye el fondo y los ejes.
  • Opciones preestablecidas: «blanco», «oscuro», «cuadrícula blanca», «cuadrícula oscura», «marcas».
  • sns.set_style()
Introducción a la visualización de datos con Seaborn

Estilo de figura predeterminado («blanco»)

sns.catplot(x="age", 
            y="masculinity_important",
            data=masculinity_data,
            hue="feel_masculine",
            kind="point")

plt.show()

Gráfico de puntos de la encuesta sobre masculinidad

Introducción a la visualización de datos con Seaborn

Estilo de figura: «cuadrícula blanca»

sns.set_style("whitegrid")

sns.catplot(x="age", 
            y="masculinity_important",
            data=masculinity_data,
            hue="feel_masculine",
            kind="point")

plt.show()

Gráfico de puntos con cuadrícula blanca de fondo

Introducción a la visualización de datos con Seaborn

Otros estilos

sns.set_style("ticks")

sns.catplot(x="age", 
            y="masculinity_important",
            data=masculinity_data,
            hue="feel_masculine",
            kind="point")

plt.show()

Gráfico de puntos con marcas

Introducción a la visualización de datos con Seaborn

Otros estilos

sns.set_style("dark")

sns.catplot(x="age", 
            y="masculinity_important",
            data=masculinity_data,
            hue="feel_masculine",
            kind="point")

plt.show()

Gráfico de puntos con fondo oscuro

Introducción a la visualización de datos con Seaborn

Otros estilos

sns.set_style("darkgrid")

sns.catplot(x="age", 
            y="masculinity_important",
            data=masculinity_data,
            hue="feel_masculine",
            kind="point")

plt.show()

Gráfico de puntos con cuadrícula oscura de fondo

Introducción a la visualización de datos con Seaborn

Cambiar la paleta

  • La figura «paleta» cambia el color de los elementos principales del gráfico
  • sns.set_palette()
  • Utiliza paletas predefinidas o crea una paleta personalizada
Introducción a la visualización de datos con Seaborn

Paletas divergentes

Cuatro ejemplos de paletas divergentes

Introducción a la visualización de datos con Seaborn

Ejemplo (paleta predeterminada)

category_order = ["No answer", 
                  "Not at all",
                  "Not very", 
                  "Somewhat", 
                  "Very"]

sns.catplot(x="how_masculine",
            data=masculinity_data,
            kind="count",
            order=category_order)

plt.show()

Gráfico de recuento de respuestas a la encuesta

Introducción a la visualización de datos con Seaborn

Ejemplo (paleta divergente)

sns.set_palette("RdBu")

category_order = ["No answer", 
                  "Not at all",
                  "Not very", 
                  "Somewhat", 
                  "Very"]

sns.catplot(x="how_masculine",
            data=masculinity_data,
            kind="count",
            order=category_order)

plt.show()

Gráfico de recuento con paleta divergente

Introducción a la visualización de datos con Seaborn

Paletas secuenciales

Cuatro ejemplos de paletas secuenciales

Introducción a la visualización de datos con Seaborn

Ejemplo de paleta secuencial

Gráfico de dispersión de potencia frente a mpg con paleta secuencial

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
Introducción a la visualización de datos con Seaborn

Paletas personalizadas

custom_palette = ["red", "green", "orange", "blue",
                  "yellow", "purple"]

sns.set_palette(custom_palette)

Paleta de nombres de colores personalizada

Introducción a la visualización de datos con Seaborn

Paletas personalizadas

custom_palette = ['#FBB4AE', '#B3CDE3', '#CCEBC5', 
                  '#DECBE4', '#FED9A6', '#FFFFCC', 
                  '#E5D8BD', '#FDDAEC', '#F2F2F2']

sns.set_palette(custom_palette)

Paleta de códigos hexadecimales personalizada

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Cambiar la escala

  • La figura «contexto» cambia la escala de los elementos y las etiquetas del gráfico.
  • sns.set_context()
  • De menor a mayor: «papel», «cuaderno», «charla», «cartel».
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Contexto predeterminado: «papel»

sns.catplot(x="age", 
            y="masculinity_important",
            data=masculinity_data,
            hue="feel_masculine",
            kind="point")

plt.show()

Gráfico de puntos con contexto de cuaderno

Introducción a la visualización de datos con Seaborn

Contexto más amplio: «charla»

sns.set_context("talk")

sns.catplot(x="age", 
            y="masculinity_important",
            data=masculinity_data,
            hue="feel_masculine",
            kind="point")

plt.show()

Gráfico de puntos con contexto más amplio

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¡Vamos a practicar!

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