Como alterar o estilo e a cor do gráfico

Introdução à Visualização de Dados com o Seaborn

Erin Case

Data Scientist

Por que personalizar?

Razões para mudar de estilo:

Preferência pessoal
Melhorar a legibilidade
Orientar a interpretação

Como mudar o estilo da figura

A opção “style” da figura inclui o fundo e os eixos
Opções pré-definidas: "white", "dark", "whitegrid", "darkgrid", "ticks"
sns.set_style()

Estilo padrão da figura (“white”)

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

plt.show()

Gráfico de pontos da pesquisa sobre masculinidade

Estilo da figura: “whitegrid”

sns.set_style("whitegrid")

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

plt.show()

Gráfico de pontos com fundo branco e grade

Outros estilos

sns.set_style("ticks")

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

plt.show()

Gráfico de pontos com marcas de escala

Outros estilos

sns.set_style("dark")

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

plt.show()

Gráfico de pontos com fundo escuro

Outros estilos

sns.set_style("darkgrid")

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

plt.show()

Gráfico de pontos com fundo escuro e grade

Como mudar a paleta

A opção “palette” da figura muda a cor dos principais elementos do gráfico
sns.set_palette()
Use paletas pré-definidas ou crie uma paleta personalizada

Paletas divergentes

Quatro exemplos de paletas divergentes

Exemplo (paleta padrão)

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 contagem das respostas da pesquisa

Exemplo (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 contagem com paleta divergente

Paletas sequenciais

Quatro exemplos de paletas sequenciais

Exemplo de paleta sequencial

Gráfico de dispersão da potência em cavalos x mpg com paleta sequencial

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Paletas personalizadas

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

sns.set_palette(custom_palette)

Paleta personalizada com nomes de cores

Paletas personalizadas

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

sns.set_palette(custom_palette)

Paleta personalizada com códigos hexadecimais

Como mudar a escala

A opção “context” da figura altera a escala dos elementos e dos rótulos do gráfico
sns.set_context()
Do menor para o maior: "paper", "notebook", "talk" e "poster"

Contexto padrão: “paper”

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

plt.show()

Gráfico de pontos com context igual a notebook

Contexto maior: "talk"

sns.set_context("talk")

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

plt.show()

Gráfico de pontos com contexto maior

Vamos praticar!

Introdução à Visualização de Dados com o Seaborn