Поиск по сайту:

Как настроить количество тиков на графиках Сиборна?

Введение

Тики — это крошечные символы, которые Matplotlib использует для представления положений точек данных на обеих осях графика. Они могут быть расположены так, чтобы лучше всего соответствовать диапазону данных, и используются для выделения определенных мест по осям X и Y. Обычно галочки могут быть помечены, чтобы указать точные значения, которые они обозначают. В пакете Python Seaborn есть две функции, а именно xticks() и yticks(), которые можно использовать для настройки тиков данного графика.

Синтаксис

Чтобы настроить количество тиков на графиках Сиборна, мы можем использовать следующий синтаксис:

# Set the tick locations and labels for the x-axis
ax.set_xticks([tick1, tick2, ...])
ax.set_xticklabels([label1, label2, ...])

# Set the tick locations and labels for the y-axis
ax.set_yticks([tick1, tick2, ...])
ax.set_yticklabels([label1, label2, ...])

Оба метода также имеют необязательный второстепенный параметр для установки основных или второстепенных тиков. Здесь ax — это объект оси, возвращаемый функцией графика Seaborn, а Tick1, Tick2,... — желаемые местоположения делений, а label1, label2,… — соответствующие метки делений.

Алгоритм

Общий пошаговый алгоритм настройки количества тиков на графиках Сиборна следующий:

  • Выберите функцию построения графиков Seaborn, которую вы хотите использовать, например sns.scatterplot().

  • Создайте некоторые данные или загрузите свои собственные.

  • Процедуры sns.set() и sns.set style() можно использовать для изменения темы и стиля Seaborn.

  • Чтобы построить график данных, используйте выбранную функцию построения графика Seaborn.

  • Создайте переменную, которая указывает на объект осей графика.

  • Чтобы установить количество тиков по осям x и/или y, используйте методы set xticks() и/или set yticks(). Список мест галочек является параметром для этих функций.

  • Чтобы установить метки для тиков по осям x и/или y, используйте методы set xticklabels() и/или set yticklabels(). Параметром этих функций является список меток галочек.

  • Постройте его в окне с помощью метода show().

Пример

Следуйте приведенному ниже примеру, чтобы создать собственную коробчатую диаграмму Seaborn с настраиваемыми местоположениями отметок и метками на оси X.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generate some random data
data = np.random.randn(20)

# Set up the Seaborn plot
sns.set()
sns.set_style("whitegrid")
ax = sns.boxplot(x=data)

# Set the tick locations and labels, can also use np array here
ax.set_xticks([0, 1])
ax.set_xticklabels(["A", "B"])

# Show the plot
plt.show()

  • Используя функцию random.randn в NumPy, мы сначала создаем случайные данные. Затем функции set и set style используются для установки визуального стиля графика Seaborn.

  • Используя функцию boxplot для данных и сохраняя сгенерированный объект оси в переменной axe, мы можем построить коробчатую диаграмму. Методы set xticks и set xticklabels объекта оси ax затем используются для установки положений делений и меток для оси X.

  • В этом случае мы обозначаем места галочек как «A» и «B» и устанавливаем для них позиции 0 и 1 соответственно. Наконец, мы используем модуль pyplot функции show matplotlib для отображения графика. Имейте в виду, что окончательный график может показаться не особенно интересным, если вы выполните этот код.

  • Поскольку мы просто отображаем 20 случайно выбранных точек данных всего с двумя отметками на оси X, график, который создается, если вы выполните этот код, может показаться не таким уж захватывающим. Чтобы создать более наглядные графики, вы можете изменить код, чтобы он использовал ваши собственные данные, а также настроить расположение отметок и меток.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generate some random data
data = np.random.randn(20)

# Set up the Seaborn line plot
sns.set()
sns.set_style("whitegrid")
ax = sns.lineplot(x=[0, 1, 2], y=[1, 2, 3])

# Set the ytick locations and labels, can also use np array here
ax.set_yticks([0, 1, 2, 3, 4])
ax.set_yticklabels(["A", "B", "C", "D", "E"])

# Show the plot
plt.show()

  • Здесь мы создаем линейный график, используя библиотеку Seaborn в Python. На графике есть 5 отметок с метками «A», «B», «C», «D» и «E».

  • Во-первых, библиотека Seaborn импортируется вместе с библиотекой Matplotlib. Затем с помощью метода np.random.randn() генерируется массив случайных данных NumPy.

  • Далее график настраивается с использованием Seaborn со стилем белой сетки. Линейный график создается с помощью метода sns.lineplot() с указанными значениями x и y.

  • Чтобы настроить отметки Y, вызывается метод ax.set_yticks() со списком значений для местоположений отметок Y. Затем вызывается метод ax.set_yticklabels() со списком меток для y-тиков.

  • Наконец, график отображается с помощью метода plt.show().

Заключение

В этой статье мы исследовали и узнали, что регулировка количества делений на графиках Сиборна может сделать наши визуализации более информативными и более удобными для чтения. С помощью функций set_xticks() и set_yticks() мы можем легко настроить количество тиков и их меток по осям x и y. Мы также можем использовать другие функции Seaborn для дальнейшей настройки тиков на наших графиках. Мы также увидели два практических примера, которые помогли нам настроить количество делений x и y на наших графиках.

Статьи по данной тематике: