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

1. Как изменить размер фигуры графика Seaborn на уровне осей или фигур – Stack Overflow — Обсуждение способов изменения размера графиков.
2. Визуализация распределений данных — документация seaborn 0.13.2 — Подробное руководство Seaborn по визуализации, включая настройку размеров.
3. Контроль над эстетикой фигур — документация seaborn 0.13.2 — Указания по контролю внешнего вида графиков в Seaborn.
4. GitHub – mwaskom/seaborn: Визуализация статистических данных на Python — Разработка Seaborn и приемы масштабирования графиков.
5. Введение в Seaborn для визуализации данных на Python — Примеры использования Seaborn и Matplotlib для визуализации и изменения размеров.
6. Введение в визуализацию данных на Python | автор Gilbert Tanner | Towards Data Science — Обзор функционала Seaborn и pandas в визуализации.
7. matplotlib.figure — Документация Matplotlib 3.8.2 — Документация Matplotlib по работе с фигурами, полезная для настройки размеров в Seaborn.