Làm thế nào để tạo ra một huyền thoại Python?
Bộ dữ liệu Penguins được sử dụng ở đây đã được thu thập và cung cấp bởi Tiến sĩ. Kristen Gorman tại Trạm Palmer, Nam Cực LTER. Tập dữ liệu này đã được Allison Horst phổ biến trong gói R của cô ấy 0 với mục tiêu cung cấp giải pháp thay thế cho tập dữ liệu mống mắt để khám phá và trực quan hóa dữ liệu Show
speciesislandbill_length_mmbill_depth_mmflipper_length_mmbody_mass_gsexyear0AdelieTorgersen39. 118. 7181. 03750. 0male20071AdelieTorgersen39. 517. 4186. 03800. 0nữ20072AdelieTorgersen40. 318. 0195. 03250. 0female20073AdelieTorgersenNaNNaNNaNNaNNaN20074AdelieTorgersen36. 719. 3193. 03450. 0nữ2007 Mục tiêu của ngày hôm nay là cho bạn thấy rất nhiều ví dụ cho thấy cách tùy chỉnh các khía cạnh khác nhau của chú giải. Hy vọng rằng sau khi đọc bài đăng này, bạn sẽ có thể lấy những phần mình cần và xây dựng huyền thoại tùy chỉnh của riêng mình Biểu đồ cơ sở sẽ là một biểu đồ phân tán có chiều dài chân chèo so với chiều dài mỏ, được tô màu theo loài
Chú thích mặc địnhHãy bắt đầu bằng cách tạo biểu đồ và gọi 1 để xem hành vi mặc định của matplotlib khi thêm chú thích là gì
Theo mặc định, Matplotlib tự động tạo chú giải phản ánh chính xác màu sắc và nhãn mà chúng tôi đã chuyển. Thông thường, nó cũng đặt huyền thoại ở một nơi tốt. Nhưng đó không phải là trường hợp ở đây vì truyền thuyết trùng lặp với một trong các dấu chấm Điểm đánh dấu tự động chính xácNgoài ra, Matplotlib còn phản ánh các điểm đánh dấu khác nhau trong biểu đồ. Nên các bạn cứ quan tâm dùng mấy cái marker đẹp thôi còn legend sẽ update miễn phí
Bây giờ, hãy xem nhiều cách tiếp cận khác nhau mà người ta có thể sử dụng để định vị chú giải ở những nơi khác nhau Điều chỉnh vị trí chú thích bằng FLIPPER_LENGTH = data["flipper_length_mm"].values BILL_LENGTH = data["bill_length_mm"].values SPECIES = data["species"].values SPECIES_ = np.unique(SPECIES) COLORS = ["#1B9E77", "#D95F02", "#7570B3"]2Điều đầu tiên người ta có thể làm là truyền một cái gì đó cho đối số 2. Đây có thể là một chuỗi bằng tiếng Anh đơn giản cho biết vị trí của nhãn hoặc một số. Bạn có thể tìm thấy mô tả đầy đủ về các mã này trong tài liệu matplotlib của đối số 2
Truyền thuyết bên ngoài khu vực cốt truyện với FLIPPER_LENGTH = data["flipper_length_mm"].values BILL_LENGTH = data["bill_length_mm"].values SPECIES = data["species"].values SPECIES_ = np.unique(SPECIES) COLORS = ["#1B9E77", "#D95F02", "#7570B3"]5Cũng có thể đưa nó vào vị trí chú giải bên ngoài vùng vẽ đồ thị (i. e. ra khỏi trục). Để làm như vậy, chúng ta cần tạo khoảng trống trong hình bất động sản nhờ hàm 6, sau đó sử dụng cùng một đối số 2 được mô tả ở trên
Người ta có thể làm điều tương tự để đặt chú thích ở phía bên trái của cốt truyện
Chúng tôi có thể có chú thích trên đầu trang/dưới cùng? . Trong trường hợp này, sẽ hợp lý hơn nhiều khi có các mục nhập cạnh nhau, vì vậy chúng tôi sử dụng 8 để nói với Matplotlib rằng chú giải có ba cột
Căn chỉnh chú thích với trụcCó thể căn chỉnh cốt truyện sang phải hoặc trái không? Một điểm khác biệt với các ô ở trên là ở đây chúng tôi không sử dụng 9. Nếu chúng ta muốn căn chỉnh ranh giới của chú giải với ranh giới của trục, sẽ dễ dàng hơn khi sử dụng mặc định là trục. Lưu ý giá trị 0. Nó có nghĩa là chú thích là 5% chiều cao của trục trên ranh giới trên cùng của nó 0Tùy chỉnh nhãnNgười ta có thể lưu trữ đối tượng được trả về bởi 1 và làm nhiều điều thú vị với nóTruyền thuyết được trả về có một phương thức 2 trả về danh sách các đối tượng 3. Những đối tượng này có rất nhiều phương thức mà người ta có thể sử dụng để tùy chỉnh giao diện của văn bản 1 4Hãy xem một ví dụ khác với nhiều tinh chỉnh hơn 2Rất nhiều thứ có thể được tùy chỉnh Nếu bạn muốn tự mình thực hiện một số nghiên cứu, bạn luôn có thể gọi điện cho 5 để xem các thuộc tính và phương thức của đối tượng 6 là gìTùy chỉnh tiêu đềCho đến nay, huyền thoại không có tiêu đề. Hãy thêm một và tùy chỉnh một số thuộc tính của nó 3Hãy đẩy xa hơn một chút 4 7Và thậm chí xa hơn nữa? 5Tùy chỉnh tay cầm 6Tùy chỉnh bố cụcMột số tên đối số có liên quan và ý nghĩa của chúng
7Hãy sử dụng bố cục 3 cột và tùy chỉnh khoảng cách giữa các cột 8Và cuối cùng, một ví dụ tùy chỉnh nhiều khía cạnh cùng một lúc 9 7Đi đâu tiếp theo?Sẽ không thực sự thú vị khi xem cách những thứ này được sử dụng trong các ví dụ thực tế phải không? . Sau đây là danh sách các trực quan hóa tùy chỉnh cao được tạo trong Matplotlib có chứa các huyền thoại đẹp mắt được tạo bằng các thủ thuật được hiển thị ở trên. có một cái nhìn |