Изменение стиля и цвета графика

Введение в визуализацию данных с помощью Seaborn

Content Team

DataCamp

Зачем настраивать?

Причины изменить стиль:

Личные предпочтения
Улучшение читаемости
Управление интерпретацией

Изменение стиля графика

«Стиль» графика включает фон и оси
Готовые варианты: "white", "dark", "whitegrid", "darkgrid", "ticks"
sns.set_style()

Стиль по умолчанию ("white")

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

plt.show()

Точечный график опроса о маскулинности

Стиль графика: "whitegrid"

sns.set_style("whitegrid")

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

plt.show()

Точечный график с белой сеткой на фоне

Другие стили

sns.set_style("ticks")

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

plt.show()

Точечный график с метками на осях

Другие стили

sns.set_style("dark")

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

plt.show()

Точечный график с тёмным фоном

Другие стили

sns.set_style("darkgrid")

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

plt.show()

Точечный график с тёмной сеткой на фоне

Изменение палитры

«Палитра» графика меняет цвет основных элементов
sns.set_palette()
Используйте готовые палитры или создайте собственную

Расходящиеся палитры

Четыре примера расходящихся палитр

Пример (палитра по умолчанию)

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()

Столбчатый график ответов на вопросы опроса

Пример (расходящаяся палитра)

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()

Столбчатый график с расходящейся палитрой

Последовательные палитры

Четыре примера последовательных палитр

Пример последовательной палитры

Диаграмма рассеяния мощности и расхода топлива с последовательной палитрой

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

Пользовательские палитры

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

sns.set_palette(custom_palette)

Пользовательская палитра из названий цветов

Пользовательские палитры

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

sns.set_palette(custom_palette)

Пользовательская палитра из HEX-кодов

Изменение масштаба

«Контекст» графика изменяет масштаб элементов и подписей
sns.set_context()
От меньшего к большему: "paper", "notebook", "talk", "poster"

Контекст по умолчанию: "paper"

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

plt.show()

Точечный график с контекстом notebook

Увеличенный масштаб: "talk"

sns.set_context("talk")

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

plt.show()

Точечный график с увеличенным масштабом

Давайте потренируемся!

Введение в визуализацию данных с помощью Seaborn