Как установить метки и ограничения осей на графике Сиборна?
При создании графиков с помощью Seaborn будут скорректированы ограничения меток и осей, чтобы сделать графики более понятными. Метки осей — это имена, которые мы можем присвоить осям X и Y, чтобы другие могли понять, что показывают графики. Мы можем сосредоточиться на избранных областях данных, которые являются значимыми, изменяя ограничения осей. Seaborn включает в себя простые методы установки меток и границ осей, которые позволяют нам сделать наши графики более информативными. В Python у нас есть несколько встроенных функций, таких как xlabel(), ylabel(), xlim() и ylim(), которые можно использовать для установки меток и ограничений осей на графике Сиборна.
Синтаксис
В примерах используется следующий синтаксис:
xlabel()
ylabel()
xlabel() и ylabel() — это встроенные функции Python, которые устанавливают текст по осям X (горизонтально) и Y (вертикально).
xlim()
ylim()
xlim() и ylim() — это встроенные функции, которые устанавливают указанный диапазон по осям x и y соответственно.
scatterplot()
scatterplot() — это встроенный метод в Python, который помогает установить точечную фигуру графика на основе набора данных.
lineplot()
Метод lineplot() используется для отображения интервала графика. Это базовая диаграмма, которая чаще всего используется в наборе данных машинного обучения.
barplot()
Это встроенный метод Python, который будет использоваться для создания гистограммы набора данных.
histplot()
histplot() создает диаграмму на основе гистограммы в соответствии с набором данных.
boxplot()
Метод boxplot() отображает высокоуровневую сводку стандартизированным способом для суммирования данных на основе набора данных.
Алгоритм
Следующие шаги:
Шаг 1 — Импортируйте модуль seaborn и возьмите ссылку на объект в виде sns.
Шаг 2 — Импортируйте модуль с именем matplotlib.pyplot и используйте ссылку как plt, которая помогает установить метку осей и предел графика Сиборна.
Шаг 3 — Создайте два списка со случайными данными и сохраните их в переменных x и y соответственно.
Шаг 4 — Затем создайте фигуру графика в соответствии с выбором пользователя, например scatterplot(), lineplot(), boxplot() и histplot(), который принимает два параметра — x( сохраняет значение как переменная x) и y (при этом значение сохраняется как переменная y) со ссылкой на объект sns.
Шаг 5. Затем создайте текстовое представление по горизонтальной (ось X) и вертикальной осям (ось Y), используя встроенные методы xlabel() и ylabel() соответственно.
-
Шаг 6 — Чтобы установить диапазон фигуры графика, он будет использовать встроенный метод xlim() для горизонтальной оси и y-lim() для вертикальной оси.
Шаг 7. Наконец, используйте метод show(), который будет генерировать выходные данные программы.
Пример 1
В следующем примере мы покажем, как построить диаграмму диаграммы рассеяния, установив метки и пределы. Как мы знаем, библиотека Seaborn удобно работает с модулем matplotlib и сгенерирует диаграмму в соответствии с заданным набором данных.
# Scatter plot
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Generate some random data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# Create a scatter plot
sns.scatterplot(x=x, y=y)
# Set labels and limits
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.xlim(0, 6)
plt.ylim(0, 12)
# Show the plot
plt.show()
Выход
Пример 2
В следующем примере мы покажем, как построить линейную диаграмму, установив метку и пределы с помощью графика Сиборна. Он также использует подмодуль matplotlib, то есть pyplot, который помогает построить график и генерировать выходные данные, предоставляя ему определенный встроенный метод.
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Generate some random data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# Create a line plot
sns.lineplot(x=x, y=y)
# Set labels and limits
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.xlim(0, 6)
plt.ylim(0, 12)
# Show the plot
plt.show()
Выход
Пример 3
В следующем примере мы покажем гистограмму barplots(), и для установки метки и осей необходимо использовать следующие методы: xlabel(), ylabel(), ylim(). Затем используйте метод show(), чтобы получить результат.
# Bar plot
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Generate some random data
x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# Create a bar plot
sns.barplot(x=x, y=y)
# Set labels and limits
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.ylim(0, 12)
# Show the plot
plt.show()
Выход
Пример 4
В следующем примере мы покажем, как нарисовать гистограмму, используя встроенный метод histplot(), который принимает параметр как переменную с именем data, которая имеет случайные данные, и используя встроенные функции, такие как xlabel() и ylabel( ) он установил текстовое имя на горизонтальной и вертикальной оси соответственно. Затем используйте xlim() и ylim(), чтобы получить предел диапазона целого числа по осям x и y соответственно. Наконец, он будет использовать метод show() для получения вывода программы.
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Generate some random data
data = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# Create a histogram
sns.histplot(data)
# Set labels and limits
plt.xlabel('Values')
plt.ylabel('Frequency')
plt.xlim(0, 11)
# Show the plot
plt.show()
Выход
Пример 5
В следующем примере мы запустим программу, импортировав модули seaborn и matplotlib.pyplot, которые помогут построить графическую диаграмму. Затем он использует случайные данные, используя список, для отображения поддельных данных. Затем создайте коробчатую диаграмму, используя метод boxplot() со ссылкой на объект sns. Затем установите ограничение только по вертикальной оси, используя ylim() [установите диапазон графика] и установите метку только по оси X, используя xlabel() [заполните текст, чтобы сказать что-то по горизонтальной оси]. Наконец, используйте метод show() для получения вывода.
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Generate some random data
data = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# Create a box plot
sns.boxplot(data)
# Set labels and limits
plt.xlabel('Values')
plt.ylim(0, 11)
# Show the plot
plt.show()
Выход
Заключение
Мы обсудили различные способы рисования различных типов графиков и использование одних и тех же встроенных функций, таких как xlim(), ylim(), xlabel() и ylabel(), которые позволяют установить имя метки в диапазонах графическая фигура. График Сиборна обычно используется для анализа различных шаблонов визуализации данных.