На этом шаге мы рассмотрим основные стили, используемые в библиотеке Seaborn.

    Библиотека Seaborn предоставляет инструменты для работы с цветовым оформлением, настройки стилей, сетки и осей графиков, компоновки графиков, работы с легендой и шрифтами.

Стили Seaborn

    Особенностью Seaborn является то, что графики и диаграммы, которые с помощью неё можно построить, имеют красивый внешний вид. Разработчики постарались сделать так, чтобы пользователю требовалось минимум усилий для настройки оформления результата своей работы. Самый простой и быстрый способ задать оформление - это использовать один из заранее подготовленных стилей. Также есть возможность создавать и использовать свои стили с индивидуальным оформлением.

    Для задания стиля используется функция set_style(), которая имеет следующую сигнатуру:

  set_style(style=None, rc=None)

    Параметры функции:

style: diet, None или значение из набора {'darkgrid', 'whitegrid', 'dark', 'white', 'ticks'}

Словарь с параметрами или имя стиля из подготовленного набора.

rc: dict, optional

Отвечает за переопределение параметров в переданном через аргумент style стиле.

    Получить список параметров, отвечающих за оформление графика можно с помощью функции axes_style():

  axes_style(style=None, rc=None)

    Список и функциональное назначение аргументов этой функции совпадает с приведённым для set_style(). Для начала познакомимся с доступным набором стилей, который можно использовать. Для демонстрации воспользуемся набором данных flights. Загрузим его:

  flights = sns.load_dataset("flights")

    Будем строить зависимость количества пассажиров, выбравших авиатранспорт для передвижения от года с помощью функции lineplot(). Seaborn предоставляет следующий набор стилей: darkgrid, whitegrid, dark, white, ticks.

    Стиль darkgrid:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import pprint

flights = sns.load_dataset("flights")
sns.set_style("darkgrid")
sns.lineplot(x='year', y='passengers', data=flights)

plt.show()

    Результат работы приложения изображен на рисунке 1.

Рис.1. Стиль оформления darkgrid

    Стиль whitegrid:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import pprint

flights = sns.load_dataset("flights")
sns.set_style("whitegrid")
sns.lineplot(x='year', y='passengers', data=flights)

plt.show()

    Результат работы приложения изображен на рисунке 2.

Рис.2. Стиль оформления whitegrid

    Стиль dark:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import pprint

flights = sns.load_dataset("flights")
sns.set_style("dark")
sns.lineplot(x='year', y='passengers', data=flights)

plt.show()

    Результат работы приложения изображен на рисунке 3.

Рис.3. Стиль оформления dark

    Стиль white:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import pprint

flights = sns.load_dataset("flights")
sns.set_style("white")
sns.lineplot(x='year', y='passengers', data=flights)

plt.show()

    Результат работы приложения изображен на рисунке 4.

Рис.4. Стиль оформления white

    Стиль ticks:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import pprint

flights = sns.load_dataset("flights")
sns.set_style("ticks")
sns.lineplot(x='year', y='passengers', data=flights)

plt.show()

    Результат работы приложения изображен на рисунке 5.

Рис.5. Стиль оформления ticks

    На следующем шаге мы закончим изучение этого вопроса.

Предыдущий шаг Содержание Следующий шаг