Налаштування з matplotlib

Середній рівень візуалізації даних із Seaborn

Chris Moffitt

Instructor

Matplotlib Axes

  • Більшість налаштувань доступні через обʼєкти matplotlib Axes
  • Axes можна передавати у функції seaborn
fig, ax = plt.subplots()
sns.histplot(df['Tuition'], ax=ax)
ax.set(xlabel='Tuition 2013-14')

Приклад графіка осей

Середній рівень візуалізації даних із Seaborn

Додаткові налаштування

  • Обʼєкт axes підтримує багато типових налаштувань
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")

Додатковий приклад осей

Середній рівень візуалізації даних із Seaborn

Комбінування графіків

  • Можна комбінувати та налаштовувати кілька графіків
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()
Середній рівень візуалізації даних із Seaborn

Комбінування графіків

Графіки поруч

Середній рівень візуалізації даних із Seaborn

Давайте потренуємось!

Середній рівень візуалізації даних із Seaborn

Preparing Video For Download...