Атрибути графіків і палітри кольорів

Вступ до візуалізації даних у Julia

Gustavo Vieira Suñe

Data Analyst

Палітри кольорів

  • Багато палітр кольорів, зокрема

Попередній перегляд різних палітр кольорів у Julia.

1 https://juliagraphics.github.io/ColorSchemes.jl/stable/catalogue/
Вступ до візуалізації даних у Julia

Використання палітр

# Set the theme
theme(:bright)


# Create a scatter plot scatter( streaming.Age, streaming."Frequency [K pop]", group=streaming."Frequency [K pop]", label=false,
# Set color palette palette=:Dark2_5 )
xlabel!("Age") ylabel!("Frequency of Play")

Точкова діаграма: частота прослуховування K-pop респондентами залежно від віку.

Вступ до візуалізації даних у Julia

Атрибути графіків

Раніше ви бачили:

  • title, xlabel, ylabel
  • xticks, yticks
  • color
  • linecolor, linewidth
  • markercolor
  • framestyle

Ще багато атрибутів:

  • xlims, ylims
  • alpha
  • linestyle
  • legend_title, legend_position
  • markersize, markershape

...

1 https://docs.juliaplots.org/stable/attributes/#attributes
Вступ до візуалізації даних у Julia

Атрибути маркерів

theme(:bright)

scatter(
    streaming.Age,
    streaming."Frequency [K pop]",
    group=streaming."Frequency [K pop]",
    label=false,
    palette=:Dark2_5

# Marker attributes markershape=:diamond, markersize=8, )
xlabel!("Age") ylabel!("Frequency of Play")

Точкова діаграма: частота прослуховування K-pop за віком, з великими ромбовидними маркерами.

Вступ до візуалізації даних у Julia

Непрозорість/прозорість

theme(:bright)

scatter(
    streaming.Age,
    streaming."Frequency [K pop]",
    group=streaming."Frequency [K pop]",
    label=false,
    palette=:Dark2_5
    markershape=:diamond,
    markersize=8,

# Opacity alpha=0.25 )
xlabel!("Age") ylabel!("Frequency of Play")

Точкова діаграма: частота прослуховування K-pop за віком, з великими напівпрозорими ромбовидними маркерами.

Вступ до візуалізації даних у Julia

Атрибути ліній

# Set theme and default line width
theme(:dao, linewidth=4)

# Create histogram histogram(streaming.BPM, label="Observed", color=:lightslateblue, normalize=true)
# Add density plot density!(streaming.BPM, label="Distribution", linecolor=:green2,
# Line style linestyle=:dash)
xlabel!("BPM") ylabel!("Probability")

Нормалізована гістограма вподобаних ударів за хвилину з доданою щільністю для оціненої розподіленості.

Вступ до візуалізації даних у Julia

Межі осей і атрибути легенди

theme(:dao, linewidth=4)

histogram(streaming.BPM, label="Observed", 
    color=:lightslateblue, normalize=true)
density!(streaming.BPM, label="Distribution",
    linecolor=:green2, linestyle=:dash

# Customize legend legend_title="Type", legend_position=:topright)
# Set the x-axis bounds xlims!(50, 230)
xlabel!("BPM") ylabel!("Probability")

Нормалізована гістограма вподобаних ударів за хвилину з доданою щільністю для оціненої розподіленості.

Вступ до візуалізації даних у Julia

Шпаргалка

  • Палітри кольорів
    • plot(..., palette=palette_symbol)
  • Атрибути маркерів
    • markersize
    • markershape

Попередній перегляд форм маркерів у Plots.jl.

  • Прозорість: alpha=opacity_value
  • Межі осей: xlims!(), ylims!()
  • Атрибут лінії: linetyle Попередній перегляд стилів ліній у Plots.jl.

  • Атрибути легенди

    • legend_title
    • legend_position (:right, :left, :top, :bottom, :topright, :topleft, ...)
Вступ до візуалізації даних у Julia

Давайте потренуємось!

Вступ до візуалізації даних у Julia

Preparing Video For Download...