Seaborn kakediagram

Seaborn er en Python Information Visualization Framework. Denne har et intuitivt brukergrensesnitt, estetisk overbevisende og lærerikt analytisk visuals. Matplotlib er et programvareramme som lar brukerne lage deterministiske, interaktive og dynamiske grafer.

Kakediagrammet er en sfærisk figur med fargede kiler som inneholder alle dataene. Distribusjonen av den numeriske informasjonen bestemmer størrelsen på hvert segment i et kakediagram. Et kakediagram er et verktøy for å analysere de numeriske verdiene og komposisjonene. Det indikerer prosentandelen av poster som en prosentandel av totalen. Hver gang ett element i et sett med data vil ha et høyere relativt forhold, ville kildimensjonen og persentilen bli relativt større enn noen av de andre segmentene i kakegrafen.

For å lage et kakediagram Employee the Seaborn Library i Python, må vi bruke Matplotlibs Pie () -funksjon og Seaborns Color Palettes -argument. For å lage et kakediagram, vil vi oppgi datasettene så vel som de livlige fargene.

Vi vil demonstrere hvordan du oppretter kakediagrammer ved hjelp av Seaborn -biblioteket i denne opplæringen.

Eksempel 1:

Det påfølgende programmet viser hvordan du lager et kakediagram med "pastell" fargeskjema:

Importer matplotlib.Pyplot som Plt
Importer sjøborn som SNS
Data = [100,75, 50, 120, 80]
Etiketter = ['Avsnitt 1', 'Avsnitt 2', 'Avsnitt 3', 'Avsnitt 4', 'Avsnitt 5']
farger = sns.color_palette ('pastel') [0: 7]
plt.kake (data, etiketter = etiketter, farger = farger, autopct = '%.0f %% ')
plt.forestilling()

Her innlemmer vi de nødvendige overskriftsfilene matplotlib.Pyplot som PLT og Seaborn som SNS. Så oppgir vi etikettene ved å bruke begrepet “seksjon”. Vi bruker Color_palette () -metoden for å spesifisere fargen på kakegrafen som vi ønsker å bruke. Vi gir "pastellen" som argument. Seaborn -biblioteket inneholder funksjonen til Color_palette (). PIE () -funksjonen til matplotlib -modulen brukes. Denne funksjonen tegner kakediagrammet. Denne metoden inneholder fire forskjellige parametere. Nå bruker vi showet () funksjonen til matplotlib.Pyplot -biblioteket for å representere grafen.

Eksempel 2:

I dette tilfellet skal vi se hvordan vi bruker den "lyse" fargekombinasjonen for å tegne kakediagrammet.

Importer matplotlib.Pyplot som Plt
Importer sjøborn som SNS
Data = [67, 23, 78, 46, 90]
Etiketter = ['Avsnitt 1', 'Avsnitt 2', 'Avsnitt 3', 'Avsnitt 4', 'Avsnitt 5']
farger = sns.color_palette ('lys') [0: 7]
plt.kake (data, etiketter = etiketter, farger = farger, autopct = '%.0f %% ')
plt.forestilling()

Etter å ha integrert matplotlib.Pyplot og Seaborn Libraries, vi identifiserer datasettet. Antall individer i hver seksjon vises i denne datainnsamlingen. Disse dataene lagres i variabelen som heter “Data” som en matrise. Titlene er deretter indikert, ved å bruke nøkkelordet "delen". Fargepaletten () -metoden brukes til å bestemme skyggen av den resulterende kakegrafen.

Vi tildelte verdien “lys”. For å lage kakediagrammet mer tiltalende, endrer vi fargevalget til en lysere fargetone. Fargepaletten () -metoden finnes i Seaborn -pakken. Matplotlib -bibliotekets PIE () -funksjon brukes. Kakediagrammet opprettes ved å bruke metoden. Det har vært flere forskjellige attributter i denne metodikken. For å skildre plottet bruker vi matplotlib.Pyplot Librarys show () -metode.

Eksempel 3:

La oss lage et kakediagram ved å inkludere et nytt fargevalg og deretter eksplodere det. Vi vil undersøke den ekstra funksjonaliteten til kakediagrammet om hvordan du lager en med Matplotlib -bibliotek og Seaborn Library.

Importer matplotlib.Pyplot som Plt
Importer sjøborn
Data = [20, 63, 95, 57, 41]
Keys = ['Segment 1', 'Segment 2', 'Segment 3', 'Segment 4', 'Segment 5']
eksplodere = [0, 0.1, 0, 0, 0]
Palette_Color = Seaborn.color_palette ('mørk')
plt.PIE (data, etiketter = nøkler, farger = palette_color,
eksplodere = eksplodere, autopct = '%.0f %% ')
plt.forestilling()

Først av alt importerer vi matplotlib.Pyplot og Seaborn Header -filer. Vi erklærer to variabler kalt "data" og "nøkler". Variabelen “Data” er tilordnet noen tilfeldige verdier. Variabelen “Keys” er tilordnet kodene for disse verdiene som er nevnt på kakediagrammet. Vi brukte "Explode" -attributtet og har gitt den forskjellige verdier. Vi kan skildre studentene i 'Segment 2' på en ny måte ved å bruke Explode -parameteren for å gjøre det til en særegen skive. Vi satte den eksploderende kaken på det andre segmentet.

Nå bruker vi Color_Palette () -metoden til Seaborn Library. Vi kaller denne funksjonen for å indikere fargen på kakegrafen. Det er på tide å skildre dataene på kakegrafen, så vi bruker PIE () -funksjonen til PLT -biblioteket. Parametrene for denne funksjonen inkluderer data, etiketter, farger, eksplodere og 'autopct' som argumenter.

For å sikre effektiviteten bruker vi parameteren 'AutopCT' for å spesifisere andelen av studentene i hver skive. For å illustrere kakegrafen, PLT.Show () -metoden påkalles.

Eksempel 4:

I Seaborn skal vi lage et innovativt kakediagram. Vi endrer skriftskalaen til “2.5 ”og juster fargeskjemaet til“ Dark ”fordi skriften tilhører“ Arial ”-familien.

Importer matplotlib.Pyplot som Plt
Importer sjøborn som SNS
sns.set_theme (palette = "Dark", font = "Arial", font_scale = 2.5)
Data = [8937, 3949, 9843, 4240, 5698]
Måneder = ['juni', 'juli', 'august', 'september', 'oktober']
plt.PIE (data, etiketter = måneder)
plt.forestilling()

I begynnelsen av programmet introduserer vi bibliotekene. Matplotlib.Pyplot Library importeres som PLT, og Seaborn -biblioteket importeres som SNS. Her bruker vi SET_THEME () -metoden for å spesifisere de forskjellige argumentene som fargen på en palett, font og font_scale for dataene. Disse argumentene krever en floatverdi og en streng som representerer henholdsvis en skriftstørrelse og stil.

Vi tar datasettet for salg av de elektroniske varene i de forskjellige månedene. Etter å ha indikert det totale salget, definerer vi også navnene på månedene. I neste trinn påkaller vi PIE () -funksjonen til matplotlib -modulen for å tegne kakediagrammet. På slutten, PLT.show () brukes til å vise kakediagrammet.

Konklusjon

I denne artikkelen lærte vi de mange metodologiene for å lage et kakediagram ved å bruke Seaborn -pakken. Vi tegnet også kakediagrammer ved å gi de lyse og pastellfargevalgene. Selv om Python Visual Analytics Package Seaborn ikke kunne ha en forhåndsdefinert metode for å lage kakediagrammer, benyttet vi Matplotlib -bibliotekets metoder for å skaffe et kakediagram og deretter benyttet Seaborn Librarys fargepalettparameter.