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 добавить заголовок к карте Seaborn
  • Как настроить заголовок на карте Seaborn
  • Как добавлять и настраивать метки осей в диаграммах Seaborn
  • Как добавлять и настраивать заголовки для графиков Seaborn FacetGrid
  • Часто задаваемые вопросы
  • Заключение
  • Дополнительные ресурсы
  1. Учебники Matplotlib и Seaborn
  2. Seaborn

Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка

PreviousУдаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкойNextКак установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)

Last updated 1 month ago

В этом руководстве вы узнаете, как добавлять заголовки и метки осей к графикам Seaborn. Seaborn построен на базе Matplotlib, что позволяет добавлять и настраивать заголовки с высокой детализацией. Также, Seaborn делает добавление и настройку заголовков или меток осей простыми и интуитивно понятными.

В конце этого руководства:

  • Как добавлять и настраивать заголовки для визуализаций Seaborn

  • Как добавлять и настраивать метки осей X и Y в визуализациях Seaborn

  • Как добавлять и настраивать заголовки для графиков FacetGrid (многосюжетных) в Seaborn

Оглавление

Как добавить заголовок к карте Seaborn

Чтобы добавить заголовок к диаграмме Seaborn, можно использовать метод .set_title(). Этот метод позволяет добавить и настроить заголовок. Внутри Seaborn использует Matplotlib, что позволяет в значительной степени кастомизировать заголовки.

Давайте посмотрим, как можно использовать метод .set_title() для добавления простого заголовка к графику:

# Добавление заголовка

import seaborn as sns  # Импорт библиотеки seaborn для визуализации данных
import matplotlib.pyplot as plt  # Импорт библиотеки matplotlib для построения графиков

df = sns.load_dataset('tips')  # Загрузка набора данных 'tips'

sns.barplot(data=df, x='day', y='tip', ci=None).set_title('Sample Title')  # Создание столбчатой диаграммы (barplot) и установка заголовка
plt.show()  # Отображение графика

По умолчанию, Seaborn не добавляет большого стиля к вашему заголовку. Однако настроить заголовок под нужный вам стиль довольно просто. Давайте рассмотрим, как это сделать.

Как настроить заголовок на карте Seaborn

Чтобы настроить заголовки в Seaborn, вы можете использовать параметр fontdict= метода .set_title(). Как следует из названия, метод позволяет передать словарь, который управляет шрифтом заголовка. Рассмотрим, как мы можем настроить размер шрифта, начертание и цвет заголовка.

Давайте начнем с изучения того, как мы можем настроить размер шрифта заголовка в графике Seaborn

Настройте размер шрифта заголовка на карте Seaborn

Чтобы настроить размер шрифта заголовка, можно передать ключ 'fontsize' или 'size' в параметр fontdict= .

Размер шрифта может быть задан в пикселях или определён по названию. Seaborn поддерживает следующие размеры шрифта: xx-small, x-small, small, medium, large, x-large, xx-large, larger, smaller, None.

Давайте рассмотрим, как можно изменить размер шрифта заголовка в Seaborn на практическом примере:

# Настройка размера шрифта заголовка

import seaborn as sns  # Импорт библиотеки seaborn для визуализации данных
import matplotlib.pyplot as plt  # Импорт библиотеки matplotlib для построения графиков

df = sns.load_dataset('tips')  # Загрузка набора данных 'tips'

chart = sns.barplot(data=df, x='day', y='tip', ci=None)  # Создание столбчатой диаграммы (barplot) и сохранение объекта Axes в переменную chart
chart.set_title('Sample Title', fontdict={'size': 30})  # Установка заголовка графика с заданным размером шрифта
plt.show()  # Отображение графика

Обратите внимание, как мы присваиваем диаграмму переменной chart, а затем применяем метод .set_title() к этому объекту. Мы также могли бы просто объединить методы, как делали раньше. Однако это позволяет нам позже легче настраивать метки осей.

В следующем разделе вы узнаете, как настроить толщину шрифта заголовка в диаграмме

Настройте толщину шрифта заголовка в таблице Seaborn

Для изменения толщины шрифта заголовка вы можете использовать ключ 'fontweight' или 'weight' в параметре fondtdict= .

Толщина шрифта может быть любой из следующих опций: 'normal', 'bold', 'heavy', 'light', 'ultrabold' и 'ultralight'. По умолчанию, как следует из названия, Seaborn будет использовать 'normal'.

Давайте посмотрим, как мы можем настроить заголовок в Seaborn, сделав его

# Настройка толщины шрифта заголовка

import seaborn as sns  # Импорт библиотеки seaborn для визуализации данных
import matplotlib.pyplot as plt  # Импорт библиотеки matplotlib для построения графиков

df = sns.load_dataset('tips')  # Загрузка набора данных 'tips'

chart = sns.barplot(data=df, x='day', y='tip', ci=None)  # Создание столбчатой диаграммы (barplot) и сохранение объекта Axes в переменную chart
chart.set_title('Sample Title', fontdict={'size': 30, 'weight': 'bold'})  # Установка заголовка графика с заданным размером и жирностью шрифта
plt.show()  # Отображение графика

Мы видим, что текст был выделен жирным шрифтом. Мы также используем больший размер шрифта, который применили ранее.

В следующем разделе вы узнаете, как настроить цвет шрифта заголовка в графике Seaborn.

Настройте цвет шрифта заголовка на карте Seaborn

Чтобы настроить толщину шрифта заголовка, вы можете использовать ключ 'weight' в параметре fondtdict= .

Аналогично, вы можете использовать именованные цвета, предоставляемые Matplotlib, такие как 'b' для синего, или названия цветов CSS4, такие как 'aquamarine'.

Давайте посмотрим, как мы можем изменить цвет шрифта на 'grey' в заголовке:

# Настройка цвета шрифта заголовка

import seaborn as sns  # Импорт библиотеки seaborn для визуализации данных
import matplotlib.pyplot as plt  # Импорт библиотеки matplotlib для построения графиков

df = sns.load_dataset('tips')  # Загрузка набора данных 'tips'

chart = sns.barplot(data=df, x='day', y='tip', ci=None)  # Создание столбчатой диаграммы (barplot) и сохранение объекта Axes в переменную chart
chart.set_title('Sample Title', fontdict={'size': 30, 'weight': 'bold', 'color': 'grey'})  # Установка заголовка графика с заданным размером, жирностью и цветом шрифта
plt.show()  # Отображение графика

В следующем разделе вы узнаете о некоторых других параметрах настройки шрифтов заголовков в Seaborn

Другие параметры настройки шрифтов заголовков в Seaborn

Seaborn предоставляет множество разных опций для настройки шрифтов заголовков. Например, вы можете настроить вращение с помощью ключа 'rotation' и цвет фона с помощью ключа 'backgroundcolor' в параметре fontdict= .

Таблица ниже показывает различные варианты шрифта для заголовков в Seaborn.

Свойство
Описание
Тип значения

alpha

Прозрачность вашего заголовка

float

backgroundcolor

Цвет фона вашего заголов

any matplotlib color

bbox

Ограничивающая рамка текста

Rectangle prop dict plus key ‘pad’ which is a pad in points

clip_box

Ящик обрезки заголов

a matplotlib.transform.Bbox instance

clip_on

Использовать ли художнику клипп

bool

clip_path

Путь к машинкам для стрижки

a Path instance and a Transform instance, a Patch

color

Цвет текста

any matplotlib color

family

Семейство шрифтов, которое следует использовать

'serif', 'sans-serif', 'cursive', 'fantasy', 'monospace'

fontproperties

Различные свойства шрифта Matplotlib

FontProperties

horizontalalignment or ha

Горизонтальное выравнивание текста

'center', 'right', 'left'

label

Метка текста

any string

linespacing

Интервал между строками, который следует использовать

float

multialignment

Как выровнять текст

'center', 'right', 'left'

name or fontname

Название шрифта

string e.g., 'Times New Roman'

picker

Выбор художника

None, float, boolean

position

The specific position to place the text

(x, y)

rotation

Поворот, применяемый к тексту

angle in degrees, 'vertical', 'horizontal'

size or fontsize

Размер шрифта, который следует использовать

size in points or relative size

style or fontstyle

Стиль шрифта, который следует использовать

'normal', 'italic', 'oblique'

text

Текст для включения

string or anything printable with ‘%s’ conversion

transform

Любые значения Matplotlib Transform

Transform subclass

variant

Вариант, который следует применить к вашему тексту

'normal', 'small-caps'

verticalalignment or va

Вертикальное выравнивание текста

'center', 'top', 'bottom', 'baseline'

visible

Видно ли название или нет

bool

weight or fontweight

Плотность шрифта вашего текста

'normal', 'bold', 'heavy', 'light', 'ultrabold', 'ultralight'

x, y

Положение текста по осям x и y

float

zorder

Z-порядок текста

any number

В следующем разделе вы узнаете, как добавлять и настраивать подписи осей в диаграммах

Как добавлять и настраивать метки осей в диаграммах Seaborn

В Seaborn также легко добавлять и настраивать метки осей. Мы можем добавить метки для оси x и оси y, используя методы .set_xlabel() и .set_ylabel() соответственно. Поскольку они возвращают объекты Text, аналогично установке заголовков, мы можем применять параметр fontdict=, как и раньше.

Посмотрим, как добавить и настроить подписи осей в Seaborn:

# Добавление меток оси y и оси x
import seaborn as sns  # Импорт библиотеки seaborn для визуализации данных
import matplotlib.pyplot as plt  # Импорт библиотеки matplotlib для построения графиков

df = sns.load_dataset('tips')  # Загрузка набора данных 'tips'
chart = sns.barplot(data=df, x='day', y='tip', ci=None)  # Создание столбчатой диаграммы (barplot) и сохранение объекта Axes в переменную chart
chart.set_title('Sample Title', fontdict={'size': 30, 'weight': 'bold'})  # Установка заголовка графика с заданным размером и жирностью шрифта
chart.set_xlabel('Day of Week', fontdict={'size': 15})  # Установка метки оси x с заданным размером шрифта
chart.set_ylabel('Tip Amount', fontdict={'size': 15})  # Установка метки оси y с заданным размером шрифта
plt.show()  # Отображение графика

Мы видим, что метки оси x и оси y были изменены и настроены.

Если вы просто хотите добавить заголовки и метки осей, вы можете использовать метод .set(). Это позволяет просто передавать строки для заголовка и меток осей. Давайте посмотрим, как это выглядит:

# Добавление меток более простым способом
import seaborn as sns  # Импорт библиотеки seaborn для визуализации данных
import matplotlib.pyplot as plt  # Импорт библиотеки matplotlib для построения графиков

df = sns.load_dataset('tips')  # Загрузка набора данных 'tips'
sns.barplot(data=df, x='day', y='tip', ci=None).set(title='Sample Title', xlabel='Day', ylabel='Tip')  # Создание столбчатой диаграммы (barplot) и установка заголовка и подписей осей с помощью метода set()
plt.show()  # Отображение графика

Мы видим, что это более простой способ описания ваших данных, но он не предоставляет такой же гибкости, как методы .set_title(), set_xlabel(), и .set_ylabel() .

Как добавлять и настраивать заголовки для графиков Seaborn FacetGrid

При работе с графиками Seaborn FacetGrid добавление заголовков осуществляется немного иначе. Один из способов создания таких графиков заключается в передаче дополнительных переменных в параметры col= (столбец) или row= (ряд). Это создает дополнительные подграфики на основе одних и тех же данных.

Как добавить заголовок к графику Seaborn FacetGrid

Давайте посмотрим, как добавить заголовок к нашему графику FacetGrid. В приведенном ниже коде обратите внимание на две строки. Используя .subplots_adjust(), мы регулируем интервал, чтобы заголовку было немного больше места. Этот процесс немного эвристический и требует проб и ошибок, чтобы найти оптимальный

Кроме того, мы используем метод .fig.suptitle(), чтобы добавить заголовок ко всей фигуре (а не к отдельному графику). Давайте посмотрим, как это выглядит:

# Добавление заголовка к графику FacetGrid
import seaborn as sns  # Импорт библиотеки seaborn для визуализации данных
import matplotlib.pyplot as plt  # Импорт библиотеки matplotlib для построения графиков

df = sns.load_dataset('tips')  # Загрузка набора данных 'tips'
scatter = sns.relplot(data=df, x='total_bill', y='tip', col='sex', row='smoker')  # Создание графика relplot, разделенного на столбцы по 'sex' и строки по 'smoker'

scatter.fig.subplots_adjust(top=0.92)  # Регулировка расположения подграфиков для размещения заголовка
scatter.fig.suptitle('Tips Broken Out by Gender', size=15)  # Добавление общего заголовка для всего графика
scatter.set_axis_labels('Total Bill Amount ($)', 'Tip Amount ($)')  # Установка подписей для осей x и y
plt.show()  # Отображение графика

В следующем разделе вы узнаете, как добавить и настроить заголовки для подмножеств в FacetGrid библиотеки

Как настроить заголовки для внутренних графиков Seaborn со столбцами и строками

Чтобы добавить заголовки к подграфикам в Seaborn, мы можем использовать метод .set_titles(). Обратите внимание, что этот метод ссылается на заголовки, а не на один заголовок.

Метод работает путем передачи шаблонов для столбцов и строк подграфиков, которые ссылаются либо на col_name, либо на row_name, что позволяет использовать переменную столбца или строки.

Давайте рассмотрим пример добавления заголовков к подграфикам в графиках Seaborn:

# Добавление заголовков к подграфикам

import seaborn as sns  # Импорт библиотеки seaborn для визуализации данных
import matplotlib.pyplot as plt  # Импорт библиотеки matplotlib для построения графиков

df = sns.load_dataset('tips')  # Загрузка набора данных 'tips'
scatter = sns.relplot(data=df, x='total_bill', y='tip', col='sex', row='smoker')  # Создание графика relplot, разделенного на столбцы по 'sex' и строки по 'smoker'

scatter.fig.subplots_adjust(top=0.92)  # Регулировка расположения подграфиков для размещения заголовка
scatter.fig.suptitle('Tips Broken Out by Gender', size=15)  # Добавление общего заголовка для всего графика
scatter.set_axis_labels('Total Bill Amount ($)', 'Tip Amount ($)')  # Установка подписей для осей x и y
scatter.set_titles(col_template='{col_name} Visitors', row_template='Smoker: {row_name}', size=12)  # Установка заголовков для подграфиков на основе столбцов и строк
plt.show()  # Отображение графика

Во приведенном выше примере, мы присоединили название столбца к строке ' Посетители', что позволило изменить заголовок на Мужчины Посетители и Женщины Посетители. Аналогично, мы добавили описательный ярлык к столбцу Курильщики.

В приведенном выше примере мы смогли добавить описательные метки к подграфикам в Seaborn. Обратите внимание, что мы не указываем точное название, а используем метки, основанные на разбивке по шаблону.

Часто задаваемые вопросы

Как добавить заголовок к карте Seaborn?

Чтобы добавить заголовок к графику Seaborn, используйте метод .set_title(), в который можно передать строку.

Как можно настроить заголовки в картах Seaborn (например, размер, вес и цвет)?

Чтобы настроить заголовки в графиках Seaborn, можно передать словарь с настройками в параметр fontdict метода .set_title(). Словарь принимает ключи, такие как «weight», «size» и «color».

Как изменить подписи осей в диаграммах Seaborn?

Чтобы изменить подписи осей в графиках Seaborn, вы можете использовать методы .set_xlabel() и .set_ylabel(). Эти методы позволяют задавать строки для установки подписи. Вы также можете настроить подписи, передав словарь в параметр fontdict метода. Словарь принимает ключи, такие как 'weight', 'size' и 'color'.

Заключение

В этом руководстве вы узнали, как добавлять и настраивать заголовки и метки осей в визуализациях Seaborn. Seaborn упрощает создание красивых визуализаций. Точно так же легко добавлять и настраивать заголовки и метки осей. Поскольку Seaborn использует Matplotlib под капотом, у вас есть доступ ко всем параметрам настройки, которые предлагает эта библиотека.

Сначала вы научились добавлять заголовки к графикам Seaborn и настраивать их с помощью настроек Matplotlib. Затем вы узнали, как добавлять и настраивать метки осей в Seaborn. Наконец, вы научились настраивать заголовки в подграфиках Seaborn в FacetGrid.

Дополнительные ресурсы

Чтобы узнать больше о связанных темах, ознакомьтесь с ресурсами ниже

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

  • Настройте местоположение, метки, текст и т. д. Seaborn Legends.

  • Seaborn despine: как работать с шипами и удалять их

Поскольку Seaborn использует Matplotlib в качестве основы, у вас есть возможность использовать любые из множества цветовых опций, доступных в Matplotlib. Matplotlib предлагает : например, вы можете использовать любое значение RGB (например, (0.1, 0.1, 0.1)) или любое значение HEX (например, '#0f0f0f').

множество различных цветовых опций
Как добавить заголовок к карте Seaborn
Как настроить заголовок на карте Seaborn
Настройте размер шрифта заголовка на карте Seaborn
Настроить толщину шрифта заголовка в таблице Seaborn
Настройте цвет шрифта заголовка на карте Seaborn
Другие параметры настройки шрифтов заголовков в Seaborn
Как добавлять и настраивать метки осей в диаграммах Seaborn
Как добавлять и настраивать заголовки для графиков Seaborn FacetGrid
Как добавить заголовок к графику Seaborn FacetGrid
Как настроить заголовки для внутренних графиков Seaborn со столбцами и строками
Часто задаваемые вопросы
Заключение
Дополнительные ресурсы
обавление простого заголовка к графику Seaborn
Настройка размера шрифта заголовка в Seaborn
Настройка толщины шрифта заголовка в Seaborn
Настройка цвета шрифта заголовка в Seaborn
Добавление меток осей x и y в Seaborn
Простой способ добавления заголовков и подписей осей в Seaborn
Добавление заголовков к подграфикам в сетке Seaborn