


Apakah kaedah untuk menyesuaikan warna fungsi catplot Python?
1. Fungsi catplot ()
fungsi catplot() ialah fungsi yang sangat berguna dalam Seaborn Ia boleh melukis graf pembolehubah kategori dan boleh melukis graf pembolehubah kategori mengikut Kumpulan lain dengan satu atau lebih pembolehubah. Menggunakan jenis carta yang berbeza, fungsi catplot() boleh mencipta carta yang sesuai.
Secara lalai, fungsi catplot() melukis carta lajur pembolehubah kategori, tetapi anda juga boleh menggunakan parameter jenis untuk menentukan jenis grafik lain, seperti plot titik, plot kotak, plot biola, dsb. Berikut ialah contoh menggunakan fungsi catplot() untuk melukis carta lajur:
import seaborn as sns # 使用 Seaborn 内置数据集 "tips" tips = sns.load_dataset("tips") # 绘制分类变量的柱形图 sns.catplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
Dalam kod di atas, kami menggunakan fungsi load_dataset() terbina dalam Seaborn untuk muatkan fail bernama set data "tips", dan kemudian gunakan fungsi catplot() untuk memplot carta lajur pembolehubah kategori. Di sini, kita mempunyai lajur "hari" sebagai paksi-x dan lajur "total_bill" sebagai paksi-y.
Selain parameter jenis, fungsi catplot() juga boleh menggunakan beberapa parameter lain untuk mengawal penampilan dan tingkah laku graf Contohnya, parameter hue boleh mengumpulkan data mengikut pembolehubah lain dan mewakili setiap kumpulan dengan warna yang berbeza ; Parameter kol dan baris membolehkan anda mengumpulkan data berdasarkan pembolehubah lain dan membuat graf setiap kumpulan dalam berbilang subplot. Sebagai contoh, berikut ialah contoh pengumpulan data menggunakan parameter hue:
import seaborn as sns # 使用 Seaborn 内置数据集 "tips" tips = sns.load_dataset("tips") # 根据 "smoker" 列对数据进行分组,并使用不同的颜色表示每个组 sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", data=tips)
Dalam kod di atas, kami menggunakan parameter hue untuk mengumpulkan data berdasarkan " lajur perokok", Dan gunakan warna yang berbeza untuk mewakili setiap kumpulan. Kami masih menggunakan "hari" sebagai paksi-x dan "total_bill" sebagai lajur paksi-y.
2. Bagaimana untuk mengawal warna dalam catplot?
2.1 Tiada warna tersuai
Dalam Seaborn, anda boleh menggunakan parameter rona untuk mengawal warna. Gunakan parameter warna untuk mewarnakan data oleh pembolehubah kategori yang lain dalam plot yang sama, menunjukkan hubungan antara pembolehubah kategori yang berbeza. Berikut ialah contoh mudah yang menunjukkan cara mengawal warna menggunakan parameter rona:
Dalam kod di atas, kita mempunyai "kelas" sebagai paksi-x dan "selamat" sebagai paksi y, gunakan parameter warna untuk mewarnakan data berdasarkan pembolehubah "jantina", dan gunakan jenis "bar" untuk melukis carta bar.
2.2 Warna Tersuai
Untuk menyesuaikan warna, anda boleh menggunakan parameter palet Seaborn untuk menentukan peta warna. Parameter palet boleh menggunakan peta warna terbina dalam Seaborn, atau ia boleh menjadi kamus yang memetakan pembolehubah kategori kepada warna yang ditentukan. Berikut ialah contoh mudah yang menunjukkan cara menggunakan parameter palet untuk menyesuaikan warna:
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 加载Seaborn内置数据集 titanic = sns.load_dataset("titanic") # 定义自定义颜色映射 my_palette = {"male": "b", "female": "r"} # 使用sns.catplot()方法绘制子图,并使用palette参数自定义颜色 sns.catplot(x="class", y="survived", hue="sex", data=titanic, kind="bar", palette=my_palette) # 显示图像 plt.show()
Dalam kod di atas, kami mentakrifkan peta warna tersuai yang akan Memetakan "lelaki" pembolehubah kategori kepada biru dan pembolehubah kategori "perempuan" kepada merah, dan gunakan parameter palet untuk menentukan pemetaan warna tersuai.
3. Cara memilih warna dalam catplot
Fungsi Catplot dalam Seaborn menawarkan beberapa palet warna terbina dalam untuk mewarnakan pembolehubah kategori dalam grafik.. Warna yang cantik boleh dijana menggunakan palet pratetap, cuma tetapkan parameter palet. Berikut ialah beberapa palet biasa yang digunakan dalam catplot:
deep: Palet gelap yang mengandungi 8 warna, digunakan untuk melorek grafik dengan kedalaman yang lebih mendalam.
pastel: Palet pastel 8 warna untuk lorekkan grafik dengan kedalaman yang lebih terang.
cerah: Palet cerah 8 warna yang digunakan untuk menekankan maklumat penting dalam grafik.
gelap: Palet gelap yang mengandungi 8 warna untuk lorekkan grafik dengan kedalaman yang lebih mendalam.
buta warna: Palet 8 warna yang direka untuk memberikan kebolehbezaan maksimum bagi orang yang mengalami masalah penglihatan warna.
fungsi sns.color_palette() boleh digunakan untuk melihat dan memanggil palet warna terbina dalam ini.. Contohnya, untuk menggunakan palet "dalam", tetapkan parameter palet kepada sns.color_palette("deep"). Berikut ialah contoh mudah:
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 加载Seaborn内置数据集 titanic = sns.load_dataset("titanic") # 使用sns.catplot()方法绘制子图,并使用deep调色板 sns.catplot(x="class", y="survived", hue="sex", data=titanic, kind="bar", palette=sns.color_palette("deep")) # 显示图像 plt.show()
Dalam kod di atas, kami menggunakan fungsi sns.color_palette("deep") untuk memanggil palet "deep" dan menambah This is dihantar ke parameter palet untuk mewarnai carta bar.
Seaborn menyediakan fungsi berguna lain sebagai tambahan kepada palet terbina dalam untuk mencipta palet tersuai. Sebagai contoh, gunakan fungsi sns.color_palette(["#FF0B04", "#4374B3"]) untuk mencipta palet tersuai yang mengandungi merah dan biru.
总之,Seaborn 提供了多种方法来为 catplot 中的分类变量着色,您可以根据需要选择合适的调色板。
四、调色板怎么显示颜色
在 Seaborn 中,可以使用预定义的一组颜色列表作为调色板,对图表进行着色。Seaborn 提供了一些有用的函数来可视化这些调色板中的颜色,其中最常用的函数是 sns.palplot()。
调用 sns.palplot() 函数可将给定调色板中的所有颜色展示为色块图表。可以使用 Seaborn 内置的调色板,也可以使用自定义的调色板作为该函数的参数。这里是一个展示如何使用 sns.palplot() 函数来可视化“deep”调色板的示例:
import seaborn as sns # 可视化Seaborn内置调色板"deep" sns.palplot(sns.color_palette("deep"))
上述代码将会绘制一个包含 “deep” 调色板中所有颜色的颜色条,每个颜色都代表了该调色板中的一个颜色。您可以使用 sns.palplot() 函数来对不同的调色板进行可视化。
另外,Seaborn 还提供了 sns.color_palette() 函数,该函数返回一个颜色列表,可以用于手动设置图形中的颜色。可以使用 sns.color_palette() 函数返回的颜色列表来自定义 Seaborn 中的图形颜色。以下是手动设置颜色并使用 sns.color_palette() 函数的一个示例:
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 使用自定义调色板 my_palette = sns.color_palette(["#FF0B04", "#4374B3"]) # 绘制柱状图,并使用自定义调色板 sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips, palette=my_palette) # 显示图像 plt.show()
在上述代码中,我们使用 sns.color_palette([“#FF0B04”, “#4374B3”]) 函数创建一个包含红色和蓝色的自定义调色板,并将其传递给 sns.barplot() 函数中的 palette 参数以设置图形颜色。
Atas ialah kandungan terperinci Apakah kaedah untuk menyesuaikan warna fungsi catplot Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
