Modificarea stilului și culorii graficului

Introducere în vizualizarea datelor cu Seaborn

Content Team

DataCamp

De ce personalizăm?

Motive pentru a schimba stilul:

Preferință personală
Îmbunătățirea lizibilității
Ghidarea interpretării

Modificarea stilului figurii

„Stilul" figurii include fundalul și axele
Opțiuni predefinite: "white", "dark", "whitegrid", "darkgrid", "ticks"
sns.set_style()

Stil implicit al figurii ("white")

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

plt.show()

Grafic punct al sondajului despre masculinitate

Stilul figurii: "whitegrid"

sns.set_style("whitegrid")

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

plt.show()

Grafic punct cu grilă albă

Alte stiluri

sns.set_style("ticks")

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

plt.show()

Grafic punct cu ticks

Alte stiluri

sns.set_style("dark")

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

plt.show()

Grafic punct cu fundal întunecat

Alte stiluri

sns.set_style("darkgrid")

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

plt.show()

Grafic punct cu grilă întunecată

Modificarea paletei

„Paleta" modifică culoarea elementelor principale ale graficului
sns.set_palette()
Utilizați palete predefinite sau creați una personalizată

Palete divergente

Patru exemple de palete divergente

Exemplu (paletă implicită)

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()

Grafic de numărare a răspunsurilor la sondaj

Exemplu (paletă divergentă)

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()

Grafic de numărare cu paletă divergentă

Palete secvențiale

Patru exemple de palete secvențiale

Exemplu de paletă secvențială

Grafic scatter putere vs. consum cu paletă secvențială

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

Palete personalizate

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

sns.set_palette(custom_palette)

Paletă personalizată cu nume de culori

Palete personalizate

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

sns.set_palette(custom_palette)

Paletă personalizată cu coduri hex

Modificarea scalei

„Contextul" modifică scara elementelor și etichetelor graficului
sns.set_context()
De la mic la mare: "paper", "notebook", "talk", "poster"

Context implicit: "paper"

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

plt.show()

Grafic punct cu context notebook

Context mai mare: "talk"

sns.set_context("talk")

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

plt.show()

Grafic punct cu context mai mare

Să exersăm!

Introducere în vizualizarea datelor cu Seaborn