Поиск по сайту:

Как создать диаграмму областей в Seaborn?

Диаграмма с областями подобна шляпе фокусника для визуализации данных: она извлекает информацию о совокупной величине различных переменных с течением времени или в любом другом упорядоченном измерении. Вы можете увидеть, как происходит волшебство, когда диаграмма разворачивается, показывая вам общую величину переменных в виде сложенных областных графиков. Каждая линия представляет переменную, а область под ней представляет ее величину в каждый момент времени. С помощью этой диаграммы легко сравнить относительный вклад каждой переменной в общую величину в любой момент времени.

Если вы хотите погрузиться в магию визуализации данных, Seaborn — идеальная библиотека Python. Он предоставляет простой и интуитивно понятный интерфейс для создания диаграмм с областями и других визуализаций данных. С помощью диаграмм площадей Seaborn вы можете настроить диаграмму в соответствии со своими потребностями и визуализировать широкий спектр данных из различных областей. Так почему бы не добавить немного волшебства к вашим данным с помощью диаграммы областей?

Синтаксис

Пользователи могут следовать приведенному ниже синтаксису, чтобы использовать Seaborn для создания диаграммы с областями.

sns.lineplot(x="year", y="passengers", data=flights_data, estimator="sum", ci=None, color="green", style="dotted")
plt.show()

В приведенном выше синтаксисе мы использовали метод lineplot() библиотеки Seaborn для создания диаграммы с областями.

Настройки, используемые для диаграммы областей

Некоторые из наиболее часто используемых настроек включают в себя —

  • Изменение цвета линий — вы можете использовать параметр «color», чтобы указать цвет линий на диаграмме. Например, `color="green"` установит зеленый цвет линий.

  • Изменение стиля линий – вы можете использовать параметр style, чтобы указать стиль линий на диаграмме. Например, `style="dotted"` установит пунктирный стиль линий.

  • Добавление легенды – вы можете использовать параметр «legend», чтобы добавить легенду на диаграмму. Например, `legend="brief"` добавит к диаграмме краткую легенду.

  • Добавление меток к осям. Вы можете использовать параметры `xlabel` и `ylabel`, чтобы добавлять метки к осям X и Y вашей диаграммы. Например, `xlabel="Year"` добавит метку к оси X диаграммы с надписью «Год».

Пример 1

Вот пример базовой диаграммы областей в Seaborn —

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

#set seaborn style
sns.set_theme()
 
#define DataFrame
df = pd.DataFrame({'period': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'team_A': [20, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   'team_B': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   'team_C': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#create area chart
plt.stackplot(df.period, df.team_A, df.team_B, df.team_C)

Этот код Python использует библиотеки Pandas, Matplotlib и Seaborn для создания диаграммы областей, показывающей производительность трех команд с течением времени. DataFrame определяется с необходимыми данными, а функция plt.stackplot() используется для создания диаграммы. Seaborn привык задавать стиль диаграммы.

Выход

Пример 2

Вот пример пользовательской диаграммы областей в Seaborn вместе с легендой, имеющей определенные метки:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

#set seaborn style
sns.set_theme()
 
#define DataFrame
df = pd.DataFrame({'period': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   'team_A': [20, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   'team_B': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   'team_C': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#define colors to use in chart
color_map = ['red', 'steelblue', 'pink']
    
#create area chart
plt.stackplot(df.period, df.team_A, df.team_B, df.team_C,
              labels=['Team A', 'Team B', 'Team C'],
              colors=color_map)

#add legend
plt.legend(loc='upper left')

#add axis labels
plt.xlabel('Period')
plt.ylabel('Points Scored')

#display area chart
plt.show()

Этот код создает диаграмму областей с использованием библиотек Matplotlib и Seaborn в Python. Определен DataFrame, содержащий очки, набранные тремя командами за восемь периодов, и задан стиль Seaborn. Функция stackplot создает диаграмму с областями, добавляя легенду и метки осей, после чего диаграмма отображается.

Выход

Заключение

Если вы хотите окунуться в магию визуализации данных, Seaborn — идеальная библиотека Python. Он предоставляет простой и интуитивно понятный интерфейс для создания диаграмм с областями и других визуализаций данных. С помощью диаграмм площадей Seaborn вы можете настроить диаграмму в соответствии со своими потребностями и визуализировать широкий спектр данных из различных областей. Так почему бы не добавить немного волшебства к вашим данным с помощью диаграммы областей?

Статьи по данной тематике: