Seaborn Legend

En legende er en liten boks som vises på en kant av diagrammet og vil bli brukt for å oppsummere de forskjellige delene av grafen. Videre, hvis diagrammet har flere datasett, identifiserer det hvilket element som angir hvilken verdi. Vi vil utdype hvordan du kan sette inn eller endre en legende til en graf i denne opplæringen. Seaborn oppretter automatisk en bildetekst for diagrammet etter standarden.

Eksempel 1

De setp () Metode fra matplotlib -pakken vil bli brukt. Brukeren vil automatisk endre tekststørrelsen på legendene. Ved å bruke denne tilnærmingen gir vi skriftstørrelsen, plottet og om brukeren ønsker å endre skriftstørrelsen på bildeteksten i legendene eller ikke.

Importer sjøborn som SNS
Importer matplotlib.Pyplot som Plt
sns.set_style ("WhiteGrid")
TIPS = SNS.LOAD_DATASET ('TIPS')
GFG = SNS.strippLot (x = "sex", y = "total_bill", hue = "dag", data = tips, jitter = true)
plt.SETP (GFG.Get_Legend ().get_texts (), fontSize = '5')
plt.SETP (GFG.Get_Legend ().get_title (), fontSize = '15 ')
plt.forestilling()

Vi innlemmet pakkene i begynnelsen av programmet. Seaborn -modulen vil bli inkludert som SNS, og matplott.Pyplab vil bli innlemmet som PLT. Deretter kaller vi Seaborn Frameworks funksjon set_style () metode. Vi får datasettet med tips ved hjelp av LOAD_DATASET (). Denne funksjonen vil bli inkludert i Seaborn -modulen. Vi vil skildre visualiseringen ved hjelp av Seaborn -bibliotekets Stripplot () metode.

Vi har gitt flere argumenter, som inkluderer bildeteksten til akser, fargetone, dataramme og jitter. Verdien av jitter er satt til "sann" i dette tilfellet. Funksjonen setp () av matplotlib.Pyplot brukes. Vi vil spesifisere legenden ved å ringe Get_Legend () metode. Vi brukte også get_texts () metode for å indikere legendens tekst. Endelig har vi gitt legendenes skriftstørrelse.

Nå bruker vi get_title () funksjon for tittelen på legenden. Her kan du også spesifisere tittelens skriftstørrelse. For å konkludere koden bruker vi forestilling() funksjon.

Eksempel 2

Hue av legender vil bli endret. Vi har bare brukt MatplotLib -modulens sett ansiktsfarge () metode og spesifisere skyggetittelen vi ønsker i de brukerdefinerte legendene.

Importer sjøborn som SNS
Importer matplotlib.Pyplot som Plt
Importer numpy som NP
g = np.tilfeldig.Rand (15,3)
plt.plot (g, label = 'gfg')
Legend = plt.legende()
ramme = legende.get_frame ()
ramme.set_facecolor ('rosa')
plt.forestilling()

Her vil vi introdusere rammene Seaborn som SNS og Matplot.Pyplot som Plt. Vi vil representere den grafiske representasjonen ved hjelp av Rand () Metode for det numpy biblioteket. De plott() Funksjon vil bli kalt i neste trinn. Vi har gitt tittelen på legenden ved å bruke "etiketten" -argumentet. Vi vil spesifisere legenden ved å ringe legende() Metode for matplotlib.Pyplot.

Vi brukte også get_frame () funksjon for å spesifisere legendens tekst. Variabelen, "ramme", vil holde denne teksten. Deretter har vi satt legendens farge ved å bruke set_faceColor (). Vi ønsker å indikere legendens farge som rosa, så vi har gitt den "rosa" parameteren til denne funksjonen. For å konkludere koden bruker vi forestilling() funksjon.

Eksempel 3

Utover Seaborn Graph kan vi endre legendens plassering. De BBOX_TO_ANCHOR Parameter vil bli brukt til å angi legenden fra et sjøborn -diagram. Dette er hvordan du setter inn legenden utenfor grafens øvre høyre side i dette tilfellet.

Importer pandaer som PD
Importer sjøborn som SNS
Importer matplotlib.Pyplot som Plt
df = pd.DataFrame ('poeng': [10,20,30,40,50,60,70,80],
'Assists': [2,4,6,8,10,12,14,16],
'Team': ['x', 'x', 'x', 'x', 'z', 'z', 'z', 'z'])
sns.ScatterPlot (data = df, x = 'Points', y = 'assists', Hue = 'Team')
plt.Legend (bbox_to_anchor = (1.05, 1), loc = 'øvre venstre', borderaxespad = 0)
plt.forestilling()

Først importerer vi bibliotekene, sjøborn, pandaer og matplotlib.Pyplot. Med hjelp av Dataramme(), Vi vil definere datasettet i neste avsnitt. Denne funksjonen er assosiert med Pandas -modulen. Denne datarammen inneholder to matriser som inneholder de tilfeldige verdiene. Datasettene har tre matriser, inkludert "poeng", "assists" og "team". Disse matriser er lagret i "DF" -variabelen.

For å tegne spredningsplottet, vil vi bruke ScatterPlot () Metode for Seaborn -pakken. Denne funksjonen inneholder det definerte datasettet, x og y-aksen og fargetone. Verdien av "fargetone" -parameteren vil bli satt som "team". Nå ønsker vi å plassere legenden rett utenfor plottet. For å tegne plottlegenden bruker vi legende() funksjonen til matplotlib.Pyplot -modul. Vi har bestått BBOX_TO_ANCHOR, LOC og BORDERXESPAD. Legenden vil være lokalisert i øverste høyre hjørne, så verdien av "LOC" -argumentet vil bli tildelt som "øverst til venstre" og "Borderaxespad" som 0. Endelig må vi bruke vise() metode for å gjengi den genererte plottet.

Eksempel 4

Vi kommer til å finne legenden om plottet i midten av høyre grense.

Importer sjøborn som SNS
Importer matplotlib.Pyplot som Plt
df = pd.DataFrame ('Points': [10,30,50,70,90,110,130,150],
'Assists': [20,40,60,80,100,120,140,160],
'Team': ['M', 'M', 'M', 'M', 'n', 'n', 'n', 'n'])
sns.ScatterPlot (data = df, x = 'Points', y = 'assists', Hue = 'Team')
plt.Legend (bbox_to_anchor = (1.02, 0.66), loc = 'øvre venstre', borderaxespad = 0)
plt.forestilling()

For å begynne.Pyplot. Ulike tilnærminger for å tegne tomter er inkludert i disse bibliotekene. Med bistand fra Dataramme() Metode, vi vil spesifisere datasettet i neste trinn. Pandas -pakken er koblet til denne metoden. De randomiserte elementene beregnes i to matriser i dette datasettet. Datasettet består av flere matriser: “poeng”, “assists” og “team”. "DF" -variabelen brukes til å holde disse definerte matriser.

De ScatterPlot () Funksjonen til Seaborn -biblioteket vil bli påkalt for å lage spredningsgrafen. Det uttalte settet med data, x og y -akser og fargetone er alle inkludert i denne metoden. "Team" vil være verdien av "fargen" -argumentet. Vi kommer til å sette legenden utenfor grafen. De legende() Metode for matplotlib.Pyplot -pakken brukes til å lage plottets legende. BBOX_TO_ANCHOR, LOC og BORDERXESPAD har alle blitt bestått. Siden legenden ville være på midt-høyre grense, vil verdien av "loc" -parameteren ha vært "øverst til venstre", og "borderaxespad" vil være 0. Endelig vil vi bruke forestilling() Funksjon for å illustrere den genererte grafen.

Konklusjon

Vi har snakket om flere teknikker som brukes til å justere tekststørrelse, plassering og legendens fargetone i denne opplæringen. Legenden om plottet er en popup-ramme som opprinnelig dukket opp på diagrammet og ga en oversikt over de spesifikke parametrene så vel som deres tilsvarende fargetoner. Tekststørrelse, plassering, fargepalett og andre aspekter av legenden kan alle tilpasses effektivt ved hjelp av forskjellige funksjoner.