Изменим размер графика Seaborn под формат А4 в Python
Быстрый ответ
Чтобы изменить размер графика в Seaborn, применяйте plt.figure(figsize=(width, height))
для графиков основного уровня, а для графиков уровня фигур используйте параметры height
и aspect
.
Рассмотрим пример на основном уровне c использованием sns.barplot
:
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 6)) # Задаем размер фигуры в дюймах
sns.barplot(...)
А вот пример на уровне фигур с sns.catplot
:
sns.catplot(..., height=5, aspect=2) # Регулируем высоту и пропорции фигуры (отношение ширины к высоте)
Быстрая настройка для графиков, подходящих под размер А4
Для предварительной подготовки графиков Seaborn к печати в формате A4 примените следующие настройки:
a4_dims = (11.7, 8.27) # Размеры A4 в дюймах
sns.set(rc={'figure.figsize':a4_dims}) # Применяем размер "A4" ко всем графикам
Либо изменяйте размер перед каждым графиком для более детальной настройки:
fig, ax = plt.subplots(figsize=a4_dims) # Устанавливаем размер холста
sns.barplot(..., ax=ax) # Процесс рисования начинается 🎨
Применение rcParams для установки размеров
Воспользуйтесь rcParams
для обеспечения единого размера всех графиков matplotlib:
from matplotlib import rcParams
rcParams['figure.figsize'] = a4_dims # Теперь все графики будут иметь заданный размер
Создавайте аттрактивные графики без усилий
Создайте график с заранее определенными пропорциями сторон:
aspect_ratio = 1.5
height_inches = 8 # Высота в дюймах, которую мы выбираем
figsize = (height_inches * aspect_ratio, height_inches)
plt.figure(figsize=figsize) # Просто и легко!
Если требуется подкорректировать размер после создания графика:
fig = plt.gcf() # Получаем доступ к текущему холсту
fig.set_size_inches(11.7, 8.27) # Меняем размеры на оптимальные
Размер "фигурных" графиков
Рассмотрим функции Seaborn, такие как lmplot
, catplot
и jointplot
:
sns.catplot(..., size=4, aspect=2) # size – это высота элемента в дюймах, aspect – соотношение ширины к высоте
Для полного контроля над размерами графиков используйте Matplotlib:
g = sns.jointplot(...)
g.fig.set_size_inches(11.7, 8.27) # Сочетание возможностей Seaborn и Matplotlib в одном 🤝
Последующая настройка
Теперь добавим нашим графикам визуальной привлекательности:
sns.despine() # Удалим лишние оси для чистоты и ясности графика
Сохраните ваш график, чтобы он оставался с вами надолго:
fig.savefig('plot_a4.png', format='png', dpi=300) # Сохраняем созданный шедевр 🎭
Визуализация
Представьте график Seaborn как холст в художественной мастерской:
Стандартный размер 🖼️: [8, 6] (Поместится ли творческая идея на таком маленьком пространстве?)
Давайте добавим пространства для творчества:
plt.figure(figsize=(12, 8)) # 🖌️ Ваше пространство для творения теперь больше
Теперь у нас больше места для самовыражения:
Увеличенный размер 🖼️: [12, 8] (Просторно, не правда ли?)
Результат: Каждый "оттенок" (точка данных) теперь заметен явно.
Поддерживайте высокую планку в визуализации ваших графиков
Следуйте нашим советам для создания изящных графиков:
Загрузка данных
Загружайте данные и приступайте к визуализации с помощью Seaborn сразу же:
data = custom_load_data('data.csv') # Ваш способ загрузки данных
sns.lineplot(x='time', y='value', data=data)
plt.show()
Комбинирование типов графиков
Разнообразьте свои графики с помощью различных типов Seaborn:
sns.violinplot()
для сравнения распределений.sns.scatterplot()
для исследования корреляций.sns.heatmap()
для наглядного отображения графиков корреляции.
Вовлекайтесь в обсуждения вокруг данных
Активно участвуйте в дискуссиях на GitHub и StackOverflow. Здесь можно получить незаменимые рекомендации, помощь в решении проблем и даже мемы.
Полезные материалы
- Как изменить размер фигуры графика Seaborn на уровне осей или фигур – Stack Overflow — Обсуждение способов изменения размера графиков.
- Визуализация распределений данных — документация seaborn 0.13.2 — Подробное руководство Seaborn по визуализации, включая настройку размеров.
- Контроль над эстетикой фигур — документация seaborn 0.13.2 — Указания по контролю внешнего вида графиков в Seaborn.
- GitHub – mwaskom/seaborn: Визуализация статистических данных на Python — Разработка Seaborn и приемы масштабирования графиков.
- Введение в Seaborn для визуализации данных на Python — Примеры использования Seaborn и Matplotlib для визуализации и изменения размеров.
- Введение в визуализацию данных на Python | автор Gilbert Tanner | Towards Data Science — Обзор функционала Seaborn и pandas в визуализации.
- matplotlib.figure — Документация Matplotlib 3.8.2 — Документация Matplotlib по работе с фигурами, полезная для настройки размеров в Seaborn.