Jak używać stylów ggplot na wykresach matplotlib


Jednym z najpopularniejszych pakietów do wizualizacji danych w języku programowania R jest ggplot2 .

Aby zastosować styl ggplot2 do wykresu utworzonego w Matplotlib, możesz użyć następującej składni:

 import matplotlib. pyplot as plt

plt. style . use (' ggplot ')

Poniższy przykład pokazuje, jak zastosować tę składnię w praktyce.

Przykład: użycie stylów ggplot na wykresach Matplotlib

Załóżmy, że mamy tablicę NumPy zawierającą 1000 wartości:

 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])

Możemy użyć poniższego kodu, aby utworzyć histogram w Matplotlib, aby zwizualizować rozkład wartości w tablicy NumPy:

 import matplotlib. pyplot as plt

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

Aby zastosować do tego histogramu styl ggplot2, możemy użyć plt.syle.use(’ggplot’) w następujący sposób:

 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 ) 

styl matplotiba ggplot2

Histogram ma teraz styl wykresu utworzonego w ggplot2.

Mianowicie ten styl dodaje jasnoszare tło z białymi liniami siatki i używa nieco większych etykiet znaczników osi.

Zauważ, że zastosowaliśmy styl ggplot2 do histogramu, ale instrukcji plt.style.use(’ggplot’) można użyć do zastosowania stylu ggplot2 do dowolnego wykresu w Matplotlib.

Uwaga : Inne arkusze stylów dostępne do wykorzystania w wykresach Matplotlib można znaleźć tutaj .

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak tworzyć inne popularne wykresy w Pythonie:

Jak tworzyć skumulowane wykresy słupkowe w Matplotlib
Jak utworzyć histogram częstotliwości względnej w Matplotlib
Jak stworzyć poziomy barplot w Seaborn

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *