matplotlib के साथ कस्टमाइज़ करना

इंटरमीडिएट Data Visualization with Seaborn

Chris Moffitt

Instructor

Matplotlib Axes

अधिकतर कस्टमाइज़ेशन matplotlib के Axes ऑब्जेक्ट्स से होता है
Axes को seaborn फंक्शंस में पास किया जा सकता है

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

उदाहरण axes प्लॉट

और कस्टमाइज़ेशन

axes ऑब्जेक्ट कई सामान्य कस्टमाइज़ेशन सपोर्ट करता है

fig, ax = plt.subplots()
sns.histplot(df['Tuition'], ax=ax)
ax.set(xlabel="Tuition 2013-14",
       ylabel="Distribution", xlim=(0, 50000), 
title="2013-14 Tuition and Fees Distribution")

अतिरिक्त axes उदाहरण

प्लॉट्स को जोड़ना

आप कई प्लॉट्स को जोड़कर कॉन्फ़िगर कर सकते हैं

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='My Budget', linestyle='--')
ax1.legend()

प्लॉट्स को जोड़ना

साइड बाय साइड प्लॉट्स

अभ्यास करते हैं!

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