Graphique à tarte à la mer

SeaBorn est un cadre de visualisation de l'information Python. Celui-ci a une interface utilisateur intuitive, des visuels analytiques esthétiquement convaincants et instructifs. Matplotlib est un cadre logiciel qui permet aux utilisateurs de créer des graphiques déterministes, interactifs et dynamiques.

Le graphique à secteurs est une figure sphérique avec des coins colorés qui contient toutes les données. La distribution des informations numériques détermine la taille de chaque segment dans un graphique à tarte. Un graphique à secteurs est un outil pour analyser les valeurs et compositions numériques. Il indique le pourcentage d'enregistrements en pourcentage du total. Chaque fois qu'un élément d'un ensemble de données aurait un ratio relatif plus élevé, sa dimension de coin et son centile deviendraient relativement supérieurs à tous les autres segments du graphique à tarte.

Afin de faire en sorte qu'un graphique à tarte emploie la bibliothèque Seaborn à Python, nous devons utiliser la fonction PIE () du Matplotlib et l'argument des palettes de couleurs de SeaBorn. Pour faire un graphique à secteurs, nous fournirons les ensembles de données ainsi que les couleurs vibrantes.

Nous allons montrer comment créer les graphiques circulaires à l'aide de la bibliothèque Seaborn dans ce tutoriel.

Exemple 1:

Le programme suivant montre comment faire un graphique à tarte avec la palette de couleurs «pastel»:

Importer Matplotlib.pypllot comme plt
Importer Seaborn comme SNS
données = [100,75, 50, 120, 80]
Labels = [«Section 1», «Section 2», «Section 3», «Section 4», «Section 5»]
Couleurs = SNS.Color_palette ('pastel') [0: 7]
PLT.tarte (données, étiquettes = étiquettes, couleurs = couleurs, autopct = '%.0f %% ')
PLT.montrer()

Ici, nous incorporons les fichiers d'en-tête requis Matplotlib.pypllot comme plt et la mer comme sns. Ensuite, nous indiquons les étiquettes en utilisant le terme «section». Nous appliquons la méthode Color_palette () pour spécifier la couleur du graphique de tarte que nous voulons utiliser. Nous fournissons le «pastel» comme argument. La bibliothèque Seaborn contient la fonction du Color_palette (). La fonction PIE () du module matplotlib est utilisée. Cette fonction dessine le graphique à tarte. Cette méthode contient quatre paramètres différents. Maintenant, nous utilisons la fonction show () de Matplotlib.bibliothèque pyplot pour représenter le graphique.

Exemple 2:

Dans ce cas, nous allons voir comment nous utilisons la combinaison de couleurs «lumineuse» pour dessiner le graphique à tarte.

Importer Matplotlib.pypllot comme plt
Importer Seaborn comme SNS
données = [67, 23, 78, 46, 90]
Labels = [«Section 1», «Section 2», «Section 3», «Section 4», «Section 5»]
Couleurs = SNS.Color_palette ('Bright') [0: 7]
PLT.tarte (données, étiquettes = étiquettes, couleurs = couleurs, autopct = '%.0f %% ')
PLT.montrer()

Après avoir intégré le matplotlib.bibliothèques Pypllot et Seaborn, nous identifions l'ensemble de données. Le nombre d'individus dans chaque section est indiqué dans cette collection de données. Ces données sont enregistrées dans la variable nommée «Données» en tant que tableau. Les titres sont ensuite indiqués, en utilisant le mot-clé «section». La méthode de palette de couleurs () est utilisée pour déterminer la teinte du graphique à tarte qui en résulte.

Nous avons attribué la valeur «brillante». Pour créer le graphique à tarte plus attrayant, nous modifions la palette de couleurs à une teinte plus lumineuse. La méthode de palette de couleurs () se trouve dans le paquet Seaborn. La fonction PIE () de la bibliothèque Matplotlib est appliquée. Le graphique à secteurs est créé en utilisant la méthode. Il y a eu plusieurs attributs différents dans cette méthodologie. Pour représenter l'intrigue, nous utilisons le matplotlib.Méthode Show () de la bibliothèque de Pyplot.

Exemple 3:

Créons un graphique à secteurs en incluant un nouveau schéma de couleurs, puis en explosant. Nous examinerons les fonctionnalités supplémentaires du graphique à tarte sur la façon d'en faire un avec la bibliothèque Matplotlib et la bibliothèque SeaBorn.

Importer Matplotlib.pypllot comme plt
importer marin
Données = [20, 63, 95, 57, 41]
Keys = [«Segment 1», «Segment 2», «Segment 3», «Segment 4», «Segment 5»]
exploser = [0, 0.1, 0, 0, 0]
palette_color = SeaBorn.Color_palette ('Dark')
PLT.tarte (données, étiquettes = touches, couleurs = palette_color,
exploser = exploser, autopct = '%.0f %% ')
PLT.montrer()

Tout d'abord, nous importons le matplotlib.fichiers d'en-tête Pypllot et Seaborn. Nous déclarons deux variables appelées «données» et «clés». La variable «données» est attribuée à certaines valeurs aléatoires. La variable «clés» est affectée aux balises pour ces valeurs mentionnées sur le graphique à tarte. Nous avons appliqué l'attribut «exploser» et lui a donné des valeurs différentes. Nous pouvons représenter les étudiants du «segment 2» d'une manière nouvelle en appliquant le paramètre d'explosion pour en faire une tranche distinctive. Nous définissons la tarte qui explose sur le deuxième segment.

Maintenant, nous utilisons la méthode Color_palette () de la bibliothèque Seaborn. Nous appelons cette fonction pour indiquer la couleur du graphique à tarte. Il est temps de représenter les données sur le graphique PIE, nous utilisons donc la fonction PIE () de la bibliothèque PLT. Les paramètres de cette fonction incluent les données, les étiquettes, les couleurs, l'explosion et «autopct» comme arguments.

Pour assurer l'efficacité, nous utilisons le paramètre «AutoPct» pour spécifier la proportion des élèves de chaque tranche. Pour illustrer le graphe à tarte, le PLT.show () La méthode est invoquée.

Exemple 4:

Dans Seaborn, nous allons faire un graphique à tarte innovant. Nous modifierons l'échelle de police à «2.5 ”et ajuster la palette de couleurs à« sombre »car la police appartient à la famille« Arial ».

Importer Matplotlib.pypllot comme plt
Importer Seaborn comme SNS
sns.set_theme (palette = "dark", font = "arial", font_scale = 2.5)
données = [8937, 3949, 9843, 4240, 5698]
mois = [«juin», «juillet», «août», «septembre», «octobre»]
PLT.tarte (données, étiquettes = mois)
PLT.montrer()

Au début du programme, nous présentons les bibliothèques. Le matplotlib.La bibliothèque Pyplot est importée en PLT, et la bibliothèque Seaborn est importée sous forme de SNS. Ici, nous appliquons la méthode set_theme () pour spécifier les différents arguments tels que la couleur d'une palette, d'une police et d'une police des données. Ces arguments nécessitent une valeur flottante et une chaîne qui représente respectivement une taille et un style de police.

Nous prenons l'ensemble de données des ventes des articles électroniques dans les différents mois. Après avoir indiqué les ventes totales, nous définissons également les noms des mois. À l'étape suivante, nous invoquons la fonction PIE () du module Matplotlib pour dessiner le graphique à tarte. À la fin, le PLT.show () est utilisé pour afficher le graphique à tarte.

Conclusion

Dans cet article, nous avons appris les nombreuses méthodologies de création d'un graphique à secteurs en utilisant le package Seaborn. Nous avons également dessiné les graphiques circulaires en fournissant les schémas de couleurs vives et pastel. Bien que le package Python Visual Analytics Seaborn ne puisse pas avoir de méthode prédéfinie pour fabriquer des graphiques circulaires, nous avons utilisé les méthodes de la bibliothèque Matplotlib pour acquérir un graphique à tarte, puis utilisé le paramètre de palette de couleurs de la bibliothèque de SeaBorn.