Grafik stili ve rengi değiştirme

Seaborn ile Veri Görselleştirmeye Giriş

Content Team

DataCamp

Neden özelleştirilir?

Stil değiştirme nedenleri:

Kişisel tercih
Okunabilirliği artırma
Yorumlamayı yönlendirme

Şekil stilini değiştirme

Şekil "style" arka plan ve eksenleri içerir
Hazır seçenekler: "white", "dark", "whitegrid", "darkgrid", "ticks"
sns.set_style()

Varsayılan şekil stili ("white")

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

plt.show()

Erillik anketinin nokta grafiği

Şekil stili: "whitegrid"

sns.set_style("whitegrid")

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

plt.show()

Beyaz ızgaralı arka planlı nokta grafiği

Diğer stiller

sns.set_style("ticks")

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

plt.show()

İşaret çizgili nokta grafiği

Diğer stiller

sns.set_style("dark")

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

plt.show()

Koyu arka planlı nokta grafiği

Diğer stiller

sns.set_style("darkgrid")

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

plt.show()

Koyu ızgaralı arka planlı nokta grafiği

Paleti değiştirme

Şekil "palette", grafikteki ana öğelerin rengini değiştirir
sns.set_palette()
Hazır paletleri kullanın veya özel palet oluşturun

Ayrışan paletler

Dört örnek ayrışan palet

Örnek (varsayılan palet)

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()

Anket yanıtlarının sayım grafiği

Örnek (ayrışan palet)

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()

Ayrışan paletle sayım grafiği

Ardışık paletler

Dört örnek ardışık palet

Ardışık palet örneği

Beygir gücü ve mpg saçılım grafiği (ardışık palet)

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

Özel paletler

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

sns.set_palette(custom_palette)

Özel renk adı paleti

Özel paletler

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

sns.set_palette(custom_palette)

Özel hex kod paleti

Ölçeği değiştirme

Şekil "context" çizim öğeleri ve etiketlerin ölçeğini değiştirir
sns.set_context()
Küçükten büyüğe: "paper", "notebook", "talk", "poster"

Varsayılan bağlam: "paper"

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

plt.show()

Not defteri bağlamında nokta grafiği

Daha büyük bağlam: "talk"

sns.set_context("talk")

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

plt.show()

Daha büyük bağlamda nokta grafiği

Ayo berlatih!

Seaborn ile Veri Görselleştirmeye Giriş