Шаг 81.
Язык Python. Визуализация данных.
Библиотека Seaborn. Легенда

    На этом шаге мы рассмотрим задание и настройку легенды.

    Легенда на графике отображается автоматически, если вы используете какой-то дополнительный параметр для группировки данных по тем или иным признакам. Для выделения групп можно использовать цвет (параметр hue) или размер (параметр size).

    Приведём пример графика с легендой:

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

iris = sns.load_dataset("iris")
sns.scatterplot(x='sepal_length', y='petal_length',
                hue="species", data=iris)

plt.show()
Архив с файлом можно взять здесь.

    Результат работы приложения изображен на рисунке 1.


Рис.1. График с легендой

    Непосредственно сама библиотека Seaborn практически не предоставляет инструментов для настройки визуального оформления легенды. Единственный параметр - это legend.fontsize для изолированного управления размером шрифта легенды из группы параметров настройки контекста:

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

iris = sns.load_dataset("iris")
sns.set_style("whitegrid")
sns.set_context("talk", rc={'legend.fontsize': 10.0})
sns.scatterplot(x='sepal_length', y='petal_length',
                hue="species", data=iris)

plt.show()
Архив с файлом можно взять здесь.

    Результат работы приложения изображен на рисунке 2.


Рис.2. Легенда с измененным размером шрифта

    Если требуется более тонкая настройка: расположение легенды, её размер и т.п., то для этого следует воспользоваться инструментами, которые предлагает Matplotlib:

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

iris = sns.load_dataset("iris")
sns.set_style("whitegrid")
sns.set_context("notebook")
sp = sns.scatterplot(x='sepal_length', y='petal_length',
                     hue="species", data=iris)
sp.legend(loc='center right',
          bbox_to_anchor=(1.35, 0.5), ncol=1)

plt.show()
Архив с файлом можно взять здесь.

    Результат работы приложения изображен на рисунке 3.


Рис.3. Изменение расположения легенды с помощью метода из библиотеки Matplotlib

    На следующем шаге мы рассмотрим шрифт.




Предыдущий шаг Содержание Следующий шаг