matplotlib ile özelleştirme

Seaborn ile Orta Düzey Veri Görselleştirme

Chris Moffitt

Instructor

Matplotlib Axes

Çoğu özelleştirme matplotlib Axes nesneleriyle yapılır
Axes seaborn fonksiyonlarına geçirilebilir

fig, ax = plt.subplots()
sns.histplot(df['Tuition'], ax=ax)
ax.set(xlabel='Tuition 2013-14')

Eksen grafiği örneği

İleri Özelleştirmeler

axes nesnesi birçok yaygın özelleştirmeyi destekler

fig, ax = plt.subplots()
sns.histplot(df['Tuition'], ax=ax)
ax.set(xlabel="Tuition 2013-14",
       ylabel="Dağılım", xlim=(0, 50000), 
title="2013-14 Öğrenim ve Harç Dağılımı")

Ek eksen örneği

Grafikleri Birleştirme

Birden fazla grafiği birleştirip yapılandırabilirsin

fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, 
                               sharey=True, figsize=(7,4))

sns.histplot(df['Tuition'], stat='density', ax=ax0)
sns.histplot(df.query('State == "MN"')['Tuition'], stat='density', ax=ax1)

ax1.set(xlabel='Tuition (MN)', xlim=(0, 70000))
ax1.axvline(x=20000, label='Bütçem', linestyle='--')
ax1.legend()

Grafikleri Birleştirme

Yan yana grafikler

Hadi pratik yapalım!

Seaborn ile Orta Düzey Veri Görselleştirme