Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
      • Транспонирование Dataframe в Pandas
      • Python: Разделение DataFrame Pandas
      • Как получить имена столбцов в DataFrame Pandas
      • Pandas: Количество строк в DataFrame (6 способов)
      • Создание пустого DataFrame Pandas и добавление данных
      • Как переименовать столбцы в Pandas DataFrame (с примерами)
      • Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert
      • Pandas get_dummies (One-Hot кодирование), объяснение
      • Относительные и Абсолютные Частоты в Python и Pandas
      • Финансовый год – Определение финансового года в Pandas
      • Как сортировать данные в DataFrame Pandas
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
      • Полное руководство по созданию точечных диаграмм (scatter plots) в Python с использованием Seaborn
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Как можно настроить легенды в Seaborn
  • Как переместить локацию легенды в Seaborn
  • Как переместить легенду наружу в Seaborn
  • Как удалить легенду в Seaborn
  • Как изменить метки легенд в Seaborn
  • Как добавить название к легенде в Seaborn
  • Как изменить размер шрифта в легенде в Seaborn
  • Как убрать границу с легенды в Seaborn
  • Как изменить столбцы в легенде в Seaborn
  • Как изменить положение маркера в легенде в Seaborn
  • Как добавить тень к легенде в Seaborn
  • Часто задаваемые вопросы
  • Заключение
  • Дополнительные ресурсы
  1. Учебники Matplotlib и Seaborn
  2. Seaborn

Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.

PreviousСкрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководствоNextТепловая карта Seaborn: Полное руководство

Last updated 2 months ago

Seaborn — это библиотека Python, позволяющая создавать статистические визуализации. В основе она использует Matplotlib и имеет значительную интеграцию с библиотекой анализа данных Pandas. Легенда в Seaborn — это поле, которое предоставляет описания различных атрибутов графика, включая информацию о том, какие цвета соответствуют каким атрибутам.

В этом руководстве вы научитесь создавать и настраивать легенды в Seaborn, включая их позиционирование, размер, подписи и заголовок. Поскольку Seaborn использует Matplotlib в своей основе, у вас есть много возможностей для настройки легенды.

К концу этого урока вы научитесь следующему:

  • Как добавить или скрыть легенду в Seaborn

  • Как переместить легенду в Сиборне в разные позиции, в том числе и снаружи

  • Как изменить название и метки в легенде Seaborn

  • Как изменить размер шрифта заголовков и надписей легенд

  • Как настроить дополнительные свойства, включая добавление тени к легенде

Оглавление

Как можно настроить легенды в Seaborn

Чтобы настроить легенды в Seaborn, вы можете использовать функцию .legend(), доступную в Matplotlib pyplot. В общем случае, вызов функции выглядит следующим образом:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

...

plt.legend()

Когда вы вызываете функцию, вы можете передать различные параметры, которые позволяют настроить легенду. Давайте сначала рассмотрим, как изменить расположение легенды.

Как переместить локацию легенды в Seaborn

Чтобы переместить расположение легенды в Seaborn, используйте аргумент loc= в функции plt.legend(). Аргумент принимает как именованное расположение, так и пронумерованное расположение. В таблице ниже представлены различные доступные расположения, как именованные, так и пронумерованные:

Строка местоположения
Код местоположения

'best'

0

'upper right'

1

'upper left'

2

‘lower left'

3

'lower right'

4

'right'

5

'center left'

6

'center right'

7

'lower center'

8

'upper center'

9

'center'

10

Давайте начнем с именованных местоположений, так как они более интуитивны. По умолчанию Seaborn будет использовать расположение 'best' или 0. Оно определит лучшее место для легенды в зависимости от того, где находятся точки данных на графике.

# Перемещение легенды Seaborn с использованием именованных местоположений

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('tips')

sns.scatterplot(data=df, x='total_bill', y='tip', hue='day')
plt.legend(loc='upper center')
plt.show()

В приведенном ниже примере мы загрузили набор данных 'tips', доступный в библиотеке Seaborn, и создали диаграмму рассеяния Seaborn с этими данными. Затем мы использовали функцию plt.legend() и передали в нее 'upper center' в параметр loc=. Это вернуло следующую визуализацию:

Мы видим, что расположение легенды изменилось на верхнее среднее положение. Аналогично использованию именованных позиций, мы также можем использовать пронумерованные позиции. Давайте посмотрим, как это работает.

# Перемещение легенды Seaborn с использованием номеров позиций

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('tips')

sns.scatterplot(data=df, x='total_bill', y='tip', hue='day')
plt.legend(loc=1)
plt.show()

Мы видим, что при передаче значения 1 для параметра расположения, место размещения легенды переместилось в правый верхний угол. Также видно, что легенда теперь закрывает одну из точек данных. Поэтому необходимо учитывать, где размещать легенду.

Как переместить легенду наружу в Seaborn

Чтобы переместить легенду за пределы графика в Seaborn, вы можете использовать параметры loc= и bbox_to_anchor=. Параметр bbox_to_anchor позволяет указать, где именно должна быть размещена легенда относительно самого графика.

Давайте рассмотрим пример того, как это работает:

# Перемещение легенды Seaborn за пределы области рисунка

import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('tips')

sns.scatterplot(data=df, x='total_bill', y='tip', hue='day')
plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1))
plt.show()

Но как это работает? Когда вы используете оба параметра loc= и bbox_to_anchor=, параметр loc= указывает, где должна быть привязана легенда. В этом случае, указывая верхний левый угол, легенда привязывается к верхней левой точке. Затем, передавая кортеж из (1, 1), местоположение изменяется так, что ограничивающая рамка (верхний левый угол легенды) находится в верхнем правом углу самого графика.

Чтобы разместить легенду в левом верхнем углу за пределами графика в Seaborn, вы можете использовать следующий код:

# Перемещение легенды Seaborn за пределы области рисунка

import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('tips')

sns.scatterplot(data=df, x='total_bill', y='tip', hue='day')
plt.legend(loc='lower left', bbox_to_anchor=(0, 1))
plt.show()

Мы видим, что для привязки местоположения мы используем 'нижний левый'. Это означает, что любое местоположение легенды, которое мы передаем в параметр bbox_to_anchor=, будет использовать нижний левый угол в качестве привязки. Передавая кортеж (0, 1), мы указываем Seaborn, что хотим, чтобы позиция была привязана к крайней левой части (x = 0) графика и находилась в верхней части графика (y =1).

В следующем разделе вы узнаете, как полностью удалить легенду

Как удалить легенду в Seaborn

Чтобы удалить легенду в Seaborn, мы можем передать аргумент legend=False в саму функцию построения графика. В этом случае нам не нужно использовать функцию plt.legend(). Этот параметр доступен в различных функциях построения графиков в Seaborn. Посмотрим, как это выглядит:

# Удаление легенды из визуализации Seaborn

import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('tips')

sns.scatterplot(data=df, x='total_bill', y='tip', hue='day', legend=False)
plt.show()

Выполнив этот код, мы удаляем легенду из нашего графика Seaborn.

В следующем разделе вы узнаете, как изменить подписи легенды в Seaborn.

Как изменить метки легенд в Seaborn

Чтобы изменить подписи легенды в графике Seaborn, используйте параметр labels= в функции plt.legend(). Это позволяет передать список значений, которые будут представлять различные подписи для легенды.

В нашем примере на графике легенда показывает дни в сокращённом виде. Возможно, мы захотим развернуть их до полного названия. Для этого мы можем передать labels=['Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday'] в функцию plt.legend() .

# Изменение меток легенды Seaborn

import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('tips')

sns.scatterplot(data=df, x='total_bill', y='tip', hue='day')
plt.legend(labels=['Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday'])
plt.show()

В следующем разделе вы узнаете, как добавить заголовок к легенде в Seaborn.

Как добавить название к легенде в Seaborn

Добавление заголовка к легенде может помочь лучше описать данные, представленные на вашем графике. Например, в то время как наша текущая легенда показывает день недели, это можно сделать более понятным, добавив заголовок.

Для добавления заголовка к легенде графика Seaborn, можно использовать параметр title= в функции plt.legend(). Этот параметр принимает строку, что позволяет настроить заголовок. Давайте посмотрим, как это выглядит:

# Добавление заголовка легенды Seaborn

import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('tips')

sns.scatterplot(data=df, x='total_bill', y='tip', hue='day')
plt.legend(title='Day of Week')
plt.show()

В приведенном выше коде мы указали заголовок 'Day of Week' для нашей легенды. Давайте посмотрим, как это выглядит в Seaborn:

Мы также можем изменить размер шрифта в легенде Seaborn – это вы узнаете в следующем разделе.

Как изменить размер шрифта в легенде в Seaborn

В этом разделе вы узнаете, как изменить размер шрифта в легенде Seaborn. Это можно сделать двумя разными способами:

  1. fontsize= управляет размером текста в легенде

  2. title_fontsize= управляет размером шрифта заголовка в легенде.

Seaborn позволяет использовать либо именованные размеры, как показано в примере ниже, либо фактические размеры в виде чисел, обозначающих размер шрифта в пикселях.

Посмотрим, как можно настроить размер шрифта в легенде

# Изменение размера шрифта текста в легенде Seaborn

import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('tips')

sns.scatterplot(data=df, x='total_bill', y='tip', hue='day')
plt.legend(
    labels=['Четверг', 'Пятница', 'Суббота', 'Воскресенье'],
    fontsize='large',
    title='День недели',
    title_fontsize='x-large'
)
plt.show()

Видно, что изменены как размер заголовка легенды, так и сама легенда.

Как убрать границу с легенды в Seaborn

Чтобы удалить границу из легенды в Seaborn, вы можете использовать аргумент frameon=False. Это указывает Seaborn убрать границу из легенды на графике. Это может быть полезно, если вы хотите сделать график более чистым и аккуратным.

Посмотрим, как выглядит этот код:

# Удаление квадрата из легенды Seaborn

import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('tips')

sns.scatterplot(data=df, x='total_bill', y='tip', hue='day')
plt.legend(frameon=False)
plt.show()

Мы видим, что рамка легенды была удалена. В следующем разделе вы узнаете, как изменить и добавить столбцы в легенду в Seaborn.

Как изменить столбцы в легенде в Seaborn

Добавление столбцов в легенду в Seaborn можно выполнить с помощью параметра ncols= в функции plt.legend(). Разбиение легенды на столбцы может быть отличным способом отображения легенды в горизонтальном формате.

Давайте посмотрим, как это выглядит на Python:

# Добавление столбцов в легенде Seaborn

import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('tips')

sns.scatterplot(data=df, x='total_bill', y='tip', hue='day')
plt.legend(ncol=2)
plt.show()

В приведённом выше коде мы разделили легенду на два столбца. Это позволяет разместить два элемента в каждом столбце. Если бы мы передали 4, то элементы отображались бы в строке.

Мы видим, что, используя два столбца, элементы легенды разделены на столбцы.

Как изменить положение маркера в легенде в Seaborn

В некоторых случаях вы можете захотеть разместить маркер справа от метки легенды. По умолчанию маркеры находятся слева. Чтобы сделать это, вы можете использовать параметр markerfirst= в функции plt.legend(). По умолчанию он установлен в True.

Давайте посмотрим, как использовать Seaborn, чтобы маркеры располагались справа от метки:

# Перемещение маркеров вперед в легенде Seaborn

import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('tips')

sns.scatterplot(data=df, x='total_bill', y='tip', hue='day')
plt.legend(markerfirst=False)
plt.show()

В разделе ниже вы узнаете, как добавить тень к легенде в Seaborn.

Как добавить тень к легенде в Seaborn

Добавление тени к легенде может помочь добавить объем. Чтобы сделать это в Seaborn, вы можете использовать параметр shadow= в функции plt.legend(). Параметр принимает булевое значение и по умолчанию равен False.

Давайте посмотрим, как мы можем добавить тень к нашей легенде, передав shadow=True в наш граф

# Добавление теневого эффекта в легенду Seaborn

import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt
df = sns.load_dataset('tips')

sns.scatterplot(data=df, x='total_bill', y='tip', hue='day')
plt.legend(shadow=True)
plt.show()

Добавив shadow=True в нашу функцию, мы видим, что к легенде добавлена тень.

Часто задаваемые вопросы

Как изменить расположение легенды на графике Seaborn?

Вы можете изменить местоположение легенды в Seaborn, используя параметр loc= функции plt.legend(). Поскольку Seaborn использует Matplotlib, вы можете модифицировать легенды Seaborn с помощью функции plt.legend().

Как переместить легенду за пределы графика в Seaborn?

Чтобы переместить легенду за пределы графика Seaborn, можно использовать параметры loc и bbox_to_anchor функции plt.legend(). Например, чтобы переместить легенду за пределы графика в правый верхний угол, используйте следующий код: plt.legend(loc='lower left', bbox_to_anchor=(0, 1))

Как добавить заголовок к легенде на графике Seaborn

Чтобы добавить легенду к графику Seaborn, вы можете передать параметр title в функцию plt.legend(). Поскольку Seaborn использует Matplotlib, вы можете передать строку в этот параметр, и Seaborn добавит заголовок к легенде.

Заключение

В этом уроке вы узнали, как добавлять и настраивать легенды в визуализациях данных Seaborn. Умение добавлять и настраивать легенды — это важный навык, который может значительно упростить понимание ваших визуализаций. Так как Seaborn использует Matplotlib в своей основе, вы можете в значительной степени настраивать свои визуализации.

В течение этого руководства вы разобрали множество различных случаев, как можно настроить легенды в Seaborn, например, изменяя их положение, подписи и размер.

Дополнительные ресурсы

Чтобы узнать больше о связанных темах, воспользуйтесь следующими ресурсами:

  • Как установить Seaborn в Python (Исправление: нет модуля с именем seaborn)

  • Названия и метки осей Seaborn: добавление и настройка

  • Seaborn despine: как работать с шипами и удалять их

Как можно настроить легенды в Seaborn
Как переместить локацию легенды в Seaborn
Как переместить легенду наружу в Seaborn
Как удалить легенду в Seaborn
Как изменить метки легенд в Seaborn
Как добавить название к легенде в Seaborn
Как изменить размер шрифта в легенде в Seaborn
Как убрать границу с легенды в Seaborn
Как изменить столбцы в легенде в Seaborn
Как изменить положение маркера в легенде в Seaborn
Как добавить тень к легенде в Seaborn
Часто задаваемые вопросы
Заключение
Дополнительные ресурсы
Измените положение легенды в Seaborn, используя именованные позиции.
Изменение положения легенды в Seaborn с использованием числовых позиций
Переместите легенду за пределы графика в Seaborn
Переместите легенду за пределы графика в Seaborn в левый верхний угол.
Удаление легенды в графике
Изменение ярлыков легенд в графиках Seaborn
Добавьте заголовок к легенде в графике
Изменение размера шрифта в легендах Seaborn
Удаление границы легенды графика Seaborn
Добавление столбцов к легендам в Seaborn
Переместить маркеры вправо на легенде Seaborn