Грани, оттенок и стиль
Разделение графиков по категориям
«Грани, оттенок и стиль» — бесплатный урок Data Science Academy на CoddyKit. Это урок 4 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Data Science Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Data Science Academy содержит 4 уроков всего.
Один график, много срезов
Иногда один график скрывает слишком много. Фасетирование делит данные на сетку небольших графиков, по одному на категорию, чтобы у каждой группы было собственное представление.
Кодируйте группы с помощью hue
Самый простой способ сравнить группы — использовать цвет. hue сопоставляет категории цветам внутри одного графика, и дополнительные панели не нужны.
sns.scatterplot(data=df, x="x", y="y", hue="group")Разделите данные по столбцам
Чтобы разбить группы на отдельные панели, используйте график уровня фигуры с параметром col. Для каждой категории появится собственный график рядом с другими.
sns.relplot(data=df, x="x", y="y", col="group")Разделите данные также по строкам
Сочетайте col с параметром row, чтобы построить полноценную сетку. Одна переменная распределяется по столбцам, а другая — по строкам.
sns.relplot(data=df, x="x", y="y", col="region", row="year")Уровень фигуры и уровень осей
Для фасетирования нужны функции уровня фигуры, такие как relplot, displot и catplot. Обычные графики, например scatterplot, размещаются внутри одной панели.
Переносите длинные строки фасетов
При большом числе категорий строка становится бесконечной. col_wrap сообщает seaborn, сколько панелей разместить до начала новой строки.
sns.relplot(data=df, x="x", y="y", col="city", col_wrap=3)Кодируйте данные стилем, а не цветом
Помимо цвета, style сопоставляет категорию с формой маркеров или пунктирными линиями — это особенно полезно для чёрно-белой печати.
sns.lineplot(data=df, x="x", y="y", style="device")Выберите цветовую палитру
Заменяйте цвета с помощью palette. Выберите яркий набор для различающихся групп или градиент для значений от низких к высоким.
sns.scatterplot(data=df, x="x", y="y", hue="group", palette="viridis")Задайте общий вид
Один вызов меняет оформление всех графиков сразу. set_theme управляет фоном, линиями сетки и палитрой по умолчанию для сеанса.
sns.set_theme(style="darkgrid", palette="muted")Сочетайте hue и фасеты
Вы можете комбинировать их: использовать цвет внутри каждой панели и разделять панели по другому полю. Только не кодируйте столько информации, чтобы не потерялось сообщение.
sns.relplot(data=df, x="x", y="y", hue="sex", col="day")Часто меньше — значит лучше
Каждый дополнительный hue, стиль и фасет увеличивает нагрузку на читателя. Стремитесь к простейшему представлению, которое всё ещё отвечает на вопрос.
Быстрая проверка
Вы хотите разместить каждую категорию в отдельной панели.
Итоги: кодируйте, разделяйте, оформляйте
Теперь Вы умеете добавлять информацию с помощью hue и style, разделять группы посредством фасетов и аккуратно оформлять всё представление, сохраняя график понятным. 🎨
Изучай Python с ИИ-репетитором — бесплатно
Пиши и запускай код прямо в браузере, получай мгновенную помощь от ИИ-репетитора 24/7 и продолжи учиться на сайте или в приложении.
- Курсы
- 30
- Уроки
- 120
Часто задаваемые вопросы
Урок «Грани, оттенок и стиль» бесплатный?
Да — полный текст урока «Грани, оттенок и стиль» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Data Science Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Data Science Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Грани, оттенок и стиль»?
Разделение графиков по категориям Ты практикуешь Data Science Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать Data Science Academy?
Предыдущий опыт не требуется. Data Science Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 4 из 4.
Сколько времени занимает урок «Грани, оттенок и стиль»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке Data Science Academy?
Да. Каждый урок Data Science Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Почему seaborn лучше чистого matplotlib
- Распределения: hist, kde и box
- Взаимосвязи: точечные и линейные графики
- Грани, оттенок и стиль