极客笔记如何调整Seaborn图中的刻度数
介绍
刻度是Matplotlib用于表示绘图的x轴和y轴上数据点位置的小符号。它们可以根据数据范围进行位置调整，并用于突出显示x轴和y轴上的特定位置。通常，刻度可以标记为表示其精确值的标签。在Python的Seaborn包中，有两个函数可以用于调整给定图表的刻度，它们是xticks()和yticks()。
语法
要调整Seaborn图中的刻度数，可以使用以下语法：
# Set the tick locations and labels for the x-axis
ax.set_xticks([tick1, tick2, ...])
ax.set_xticklabels([label1, label2, ...])
# Set the tick locations and labels for the y-axis
ax.set_yticks([tick1, tick2, ...])
ax.set_yticklabels([label1, label2, ...])
两种方法还可以使用可选的次要参数来设置主要或次要刻度。在这里，ax是Seaborn绘图函数返回的轴对象，tick1，tick2等是所需的刻度位置，label1，label2等是相应的刻度标签。
步骤
调整Seaborn绘图中刻度数量的一般步骤算法如下 –
- 选择您想要使用的Seaborn绘图函数，如sns.scatterplot()。
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创建一些数据或加载您自己的数据。
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可以使用 sns.set()和sns.set_style() 函数来更改Seaborn的主题和样式。
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利用选择的Seaborn绘图函数来绘制数据。
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创建一个指向绘图轴对象的变量。
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使用set xticks() 和/或set yticks() 方法来设置x轴和/或y轴上的刻度数量。刻度位置列表是这些函数的参数。
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使用set xticklabels() 和/或set yticklabels() 方法来设置x轴和/或y轴上的刻度标签。这些函数的参数是一个刻度标签列表。
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使用 show() 方法将其绘制在窗口上。
示例
按照下面的示例自定义刻度位置和x轴的标签来制作您自己的Seaborn箱线图。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Generate some random data
data = np.random.randn(20)
# Set up the Seaborn plot
sns.set()
sns.set_style("whitegrid")
ax = sns.boxplot(x=data)
# Set the tick locations and labels, can also use np array here
ax.set_xticks([0, 1])
ax.set_xticklabels(["A", "B"])
# Show the plot
plt.show()
- 使用NumPy中的random.randn函数，我们首先创建一些随机数据。然后使用set和set style函数来设置Seaborn绘图的视觉样式。
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通过在数据上使用boxplot函数，并将生成的坐标轴对象保存在变量axe中，我们可以构建一个箱线图。然后，使用坐标轴对象axe的set xticks和set xticklabels方法来设置x轴的刻度位置和标签。
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在这个示例中，我们将刻度位置指定为”A”和”B”，并将它们设置为分别位于位置0和1。最后，我们使用matplotlib的pyplot模块的show函数来显示图形。请注意，如果你执行这段代码，最终的图形可能并不特别吸引人。
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由于我们只绘制了20个随机选择的数据点，并且x轴上只有两个刻度，所以如果你执行这段代码生成的图形可能并不特别吸引人。为了生成更具启发性的图形，你可以更改代码以使用自己的数据并调整刻度的位置和标签。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Generate some random data
data = np.random.randn(20)
# Set up the Seaborn line plot
sns.set()
sns.set_style("whitegrid")
ax = sns.lineplot(x=[0, 1, 2], y=[1, 2, 3])
# Set the ytick locations and labels, can also use np array here
ax.set_yticks([0, 1, 2, 3, 4])
ax.set_yticklabels(["A", "B", "C", "D", "E"])
# Show the plot
plt.show()
- 在这里，我们使用Python中的Seaborn库生成一条线图。该图具有5个y刻度，标签为”A”，”B”，”C”，”D”和”E”。
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首先，导入Seaborn库和Matplotlib库。然后，使用np.random.randn()方法生成一个随机数据的NumPy数组。
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接下来，使用Seaborn库以白色网格样式设置图形。使用 sns.lineplot() 方法并指定x值和y值生成线图。
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为了调整y刻度，使用 ax.set_yticks() 方法，并传入一个包含y刻度位置值的列表。然后使用 ax.set_yticklabels() 方法，并传入一个包含y刻度标签的列表。
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最后，使用 plt.show() 方法显示图形。
结论
在本文中，我们探索并学习了通过调整 Seaborn 图中刻度的数量可以使我们的可视化更加信息丰富和易读。通过使用 set_xticks() 和 set_yticks() 函数，我们可以轻松调整 x 轴和 y 轴上的刻度数量和标签。我们还可以使用其他 Seaborn 函数来进一步自定义图中的刻度。我们还看到了两个实际的示例，这帮助我们在图中调整 x 轴刻度和 y 轴刻度的数量。