Зміна стилю та кольору графіка

Вступ до візуалізації даних із Seaborn

Content Team

DataCamp

Навіщо налаштовувати?

Причини змінювати стиль:

Особисті вподобання
Краща читабельність
Скерувати інтерпретацію

Зміна стилю фігури

«Стиль» фігури включає тло й осі
Готові варіанти: "white", "dark", "whitegrid", "darkgrid", "ticks"
sns.set_style()

Стиль фігури за замовчуванням ("white")

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

plt.show()

Точковий графік опитування про маскулінність

Стиль фігури: "whitegrid"

sns.set_style("whitegrid")

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

plt.show()

Точковий графік із білим сітчастим тлом

Інші стилі

sns.set_style("ticks")

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

plt.show()

Точковий графік із ризиками на осях

Інші стилі

sns.set_style("dark")

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

plt.show()

Точковий графік із темним тлом

Інші стилі

sns.set_style("darkgrid")

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

plt.show()

Точковий графік із темним сітчастим тлом

Зміна палітри

«Палітра» фігури змінює колір основних елементів графіка
sns.set_palette()
Використайте готові палітри або створіть власну

Розбіжні палітри

Чотири приклади розбіжних палітр

Приклад (палітра за замовчуванням)

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()

Стовпчикова діаграма частот відповідей

Приклад (розбіжна палітра)

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()

Стовпчикова діаграма з розбіжною палітрою

Послідовні палітри

Чотири приклади послідовних палітр

Приклад послідовної палітри

Точкова діаграма «horsepower» проти «mpg» із послідовною палітрою

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

Власні палітри

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

sns.set_palette(custom_palette)

Власна палітра з назв кольорів

Власні палітри

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

sns.set_palette(custom_palette)

Власна палітра з шістнадцятковими кодами

Зміна масштабу

«Контекст» фігури змінює масштаб елементів і підписів
sns.set_context()
Від найменшого до найбільшого: "paper", "notebook", "talk", "poster"

Контекст за замовчуванням: "paper"

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

plt.show()

Точковий графік з контекстом notebook

Більший контекст: "talk"

sns.set_context("talk")

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

plt.show()

Точковий графік із більшим контекстом

Давайте потренуємось!

Вступ до візуалізації даних із Seaborn