So verwenden sie ggplot-stile in matplotlib-plots

Eines der beliebtesten Datenvisualisierungspakete in der Programmiersprache R ist ggplot2 .

Um den ggplot2-Stil auf einen in Matplotlib erstellten Plot anzuwenden, können Sie die folgende Syntax verwenden:

 import matplotlib. pyplot as plt

plt. style . use (' ggplot ')

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.

Beispiel: Verwendung von ggplot-Stilen in Matplotlib-Plots

Nehmen wir an, wir haben ein NumPy-Array mit 1000 Werten:

 import numpy as np

#make this example reproducible.
n.p. random . seed ( 1 )

#create numpy array with 1000 values that follows normal dist with mean=10 and sd=2
data = np. random . normal (size= 1000 , loc= 10 , scale= 2 )

#view first five values
data[: 5 ]

array([13.24869073, 8.77648717, 8.9436565, 7.85406276, 11.73081526])

Mit dem folgenden Code können wir in Matplotlib ein Histogramm erstellen, um die Verteilung der Werte im NumPy-Array zu visualisieren:

 import matplotlib. pyplot as plt

#create histogram
plt. hist (data, color=' lightgreen ', ec=' black ', bins= 15 )

Um den ggplot2-Stil auf dieses Histogramm anzuwenden, können wir plt.syle.use(‚ggplot‘) wie folgt verwenden:

 import matplotlib. pyplot as plt

#specify ggplot2 style
plt. style . use (' ggplot ')

#create histogram with ggplot2 style
plt. hist (data, color=' lightgreen ', ec=' black ', bins= 15 ) 

Das Histogramm hat jetzt den Stil eines in ggplot2 erstellten Plots.

Dieser Stil fügt nämlich einen hellgrauen Hintergrund mit weißen Gitternetzlinien hinzu und verwendet etwas größere Achsenmarkierungsbeschriftungen.

Beachten Sie, dass wir den ggplot2-Stil auf ein Histogramm angewendet haben, die Anweisung plt.style.use(‚ggplot‘) jedoch verwendet werden kann, um den ggplot2-Stil auf jedes Diagramm in Matplotlib anzuwenden.

Hinweis : Weitere verfügbare Stylesheets zur Verwendung in Matplotlib-Plots finden Sie hier .

Zusätzliche Ressourcen

Die folgenden Tutorials erklären, wie Sie andere gängige Diagramme in Python erstellen:

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So erstellen Sie ein relatives Häufigkeitshistogramm in Matplotlib
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