Поиск по сайту:

Как создать круговую диаграмму в Seaborn?

Одним из наиболее часто используемых типов графиков при визуализации данных является круговая диаграмма. Круговая диаграмма — это круговая диаграмма, разделенная на фрагменты, чтобы представить долю различных категорий в наборе данных.

Seaborn — это библиотека визуализации данных Python, построенная на основе Matplotlib, еще одной популярной библиотеки визуализации Python. Seaborn предоставляет интерфейс высокого уровня для создания широкого спектра статистической графики и может создавать более сложные и эстетически привлекательные визуализации, чем Matplotlib.

Matplotlib — это низкоуровневая библиотека для создания базовых графиков и диаграмм на Python. Он предоставляет строительные блоки для создания более сложных визуализаций, но требует больше кода для создания визуализаций, чем Seaborn. Seaborn упрощает процесс создания сложных визуализаций, предоставляя набор тем и эстетики по умолчанию.

Seaborn предоставляет набор функций для создания различных типов статистических графиков, таких как диаграммы рассеяния, линейные графики и гистограммы. Он также предоставляет функции для создания более специализированных типов графиков, таких как тепловые карты, графики скрипки и графики факторов. Эти графики предназначены для выявления взаимосвязей и закономерностей в данных.

Вот шаги по установке Seaborn и Matplotlib с использованием Python:

  • Откройте командную строку или окно терминала.

  • Проверьте, установлен ли Python в вашей системе, введя следующую команду: python --version

    Если установлен Python, будет отображен номер версии. Если Python не установлен, загрузите и установите Python с официального сайта.

  • Установите Seaborn с помощью pip, введя следующую команду: «pip3 install seaborn»

  • Установите Matplotlib с помощью pip, введя следующую команду: «pip3 install matplotlib»

Теперь сосредоточимся на примерах.

Пример

Рассмотрим код, показанный ниже.

# Importing libraries 
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Declaring data

# sample data, replace with your own
data = [76, 84, 62, 93, 79]

# labels for data, replace with your own
keys = ['Class A', 'Class B', 'Class C', 'Class D', 'Class E']

# Plotting data on chart
plt.pie(data, labels=keys, autopct='%.0f%%')

# Add title to the chart
plt.title('Distribution of grades across different classes')

# Displaying chart
plt.show()

Объяснение

  • Мы объявляем переменную данных, содержащую список значений для каждого класса, и переменную ключей, содержащую метки для каждого класса.

  • Мы определяем цветовую палитру, которая будет использоваться для диаграммы, с помощью функции seaborn.color_palette().

  • Мы отображаем данные на диаграмме с помощью функции plt.pie(). Мы передаем аргументы data, keys, colors и autopct , чтобы настроить внешний вид диаграммы. Аргумент autopct форматирует проценты, отображаемые на диаграмме.

  • Мы добавляем заголовок к диаграмме с помощью функции plt.title().

  • Мы отображаем диаграмму с помощью функции plt.show().

Выход

Как только вы выполните этот код, появится новое окно с нашей круговой диаграммой внутри.

Пример

Давайте возьмем еще один пример, чтобы лучше понять, как это работает. Рассмотрим код, показанный ниже.

# Importing libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Declaring data

# sample data, replace with your own
data = [60, 25, 35, 45, 55]

# labels for data, replace with your own
keys = ['Category A', 'Category B', 'Category C', 'Category D', 'Category E']

# Declaring exploding pie
explode = [0.1, 0, 0, 0, 0.1]

# Define Seaborn color palette to use
palette_color = sns.color_palette('dark')

# Plotting data on chart
plt.pie(data, labels=keys, colors=palette_color,
 explode=explode, autopct='%.0f%%')
 
# Add title to the chart
plt.title('Distribution of items across different categories')

# Displaying chart
plt.show()

Объяснение

  • Мы обновили переменную данных, чтобы она содержала новый набор значений для каждой категории. Вы можете заменить это своими собственными данными.

  • Мы обновили переменную ключей, чтобы она содержала новые метки для каждой категории. Вы можете заменить это своими собственными ярлыками.

  • Мы объявили переменную разнесения, которая определяет, на сколько раз взорвать каждый фрагмент круговой диаграммы. В этом примере мы разобрали первый и последний фрагменты. Вы можете изменить это в соответствии с вашими потребностями.

  • Мы обновили цветовую палитру Seaborn и теперь используем темную цветовую схему. По вашему желанию вы можете выбрать другую палитру.

  • Мы добавили заголовок к диаграмме с помощью функции plt.title().

  • Мы отобразили диаграмму с помощью функции plt.show().

Выход

Как только мы запустим этот код, появится новое окно с нашей круговой диаграммой внутри.

Заключение

В заключение, создание круговой диаграммы с помощью Seaborn и Matplotlib — это простой процесс, который можно выполнить всего за несколько шагов. Импортировав необходимые библиотеки, объявив данные и определив цветовую палитру, вы можете легко построить круговую диаграмму, отображающую распределение значений по различным категориям.

Статьи по данной тематике: