{"id":4252,"date":"2023-07-12T12:33:39","date_gmt":"2023-07-12T12:33:39","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/tonung-des-meereshistogramms\/"},"modified":"2023-07-12T12:33:39","modified_gmt":"2023-07-12T12:33:39","slug":"tonung-des-meereshistogramms","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/tonung-des-meereshistogramms\/","title":{"rendered":"Seaborn: so verwenden sie den farbtonparameter in histogrammen"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Sie k\u00f6nnen den Farbtonparameter<\/strong> beim Erstellen von Histogrammen in Seaborn verwenden, um die Histogrammbalken basierend auf dem Wert einer bestimmten Variablen einzuf\u00e4rben.<\/span><\/p>\n

Dazu k\u00f6nnen Sie die folgende grundlegende Syntax verwenden:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\nsns. histplot<\/span> (data=df, x=' points<\/span> ', hue=' team<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n
 In diesem speziellen Beispiel wird ein Histogramm f\u00fcr die Variablenpunkte<\/strong> erstellt, in dem die Balken basierend auf dem Wert der Teamvariablen<\/strong> gef\u00e4rbt werden.<\/span><\/p>\n
 Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n
 Beispiel: Verwendung des Farbtonparameters im Seaborn-Histogramm<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der die von Basketballspielern aus zwei verschiedenen Teams erzielten Punkte zeigt:<\/span><\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#make this example reproducible\n<\/span>n.p. random<\/span> . seeds<\/span> (1)\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ':np. repeat<\/span> (['A', 'B'], 100),\n                   ' points<\/span> ': np. concatenate<\/span> ([\n                       n.p. random<\/span> . normal<\/span> (size=100,loc=15,scale=2),\n                       n.p. random<\/span> . normal<\/span> (size=100, loc=25, scale=4)])})\n\n#view head of DataFrame\n<\/span>print<\/span> ( df.head<\/span> ())\n\n  team points\n0 A 18.248691\n1 A 13.776487\n2 A 13.943656\n3 A 12.854063\n4 A 16.730815<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Wir k\u00f6nnen die Funktion \u201eseaborn histplot()\u201c<\/strong> mit dem Parameter \u201e hue\u201c<\/strong> verwenden, um Histogramme der Variablen \u201epoints\u201c zu erstellen, gruppiert nach der Variablen \u201eteam\u201c:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#create histogram to visualize distribution of points by team\n<\/span>sns. histplot<\/span> (data=df, x=' points<\/span> ', hue=' team<\/span> ')<\/strong><\/span> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Das resultierende Diagramm enth\u00e4lt \u00fcberlagerte Histogramme, deren Farben auf den Teamspaltenwerten basieren.<\/span><\/p>\n
 Beachten Sie, dass wir das Argument palette<\/strong> auch verwenden k\u00f6nnen, um anzugeben, welche Farben im Histogramm verwendet werden sollen:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#create histogram to visualize distribution of points by team\n<\/span>sns. histplot<\/span> (data=df, x=' points<\/span> ', hue=' team<\/span> ', palette=[' lightgreen<\/span> ', ' pink<\/span> '])<\/strong><\/span> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Beide Histogramme verwenden nun Hellgr\u00fcn und Rosa als Farben, wie wir mit dem Argument palette<\/strong> in der Funktion histplot()<\/strong> angegeben haben.<\/span><\/p>\n
 Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Dokumentation f\u00fcr die Funktion \u201eseaborn histplot()\u201c<\/strong> finden Siehier<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben mit Seaborn ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n
 So f\u00fcgen Sie Seaborn-Plots einen Titel hinzu<\/a>
 So \u00e4ndern Sie die Schriftgr\u00f6\u00dfe in Seaborn-Plots<\/a>
 So passen Sie die Anzahl der Ticks in Seaborn-Plots an<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Sie k\u00f6nnen den Farbtonparameter beim Erstellen von Histogrammen in Seaborn verwenden, um die Histogrammbalken basierend auf dem Wert einer bestimmten Variablen einzuf\u00e4rben. 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