如何在 Seaborn 圖表中設定座標軸標籤和限制？

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使用 Seaborn 建立圖表將調整標籤和座標軸限制，使圖表更易於理解。座標軸標籤是我們可以為 x 軸和 y 軸提供的名稱，以便其他人理解圖表顯示的內容。我們可以透過更改座標軸的限制來關注資料中重要的特定區域。Seaborn 包含用於設定座標軸標籤和限制的簡單方法，使我們能夠使圖表更具資訊量。在 Python 中，我們有一些內建函式，如 xlabel()、ylabel()、xlim() 和 ylim()，可用於在 Seaborn 圖表中設定座標軸標籤和限制。

語法

以下語法在示例中使用：

xlabel()
ylabel()

xlabel() 和 ylabel() 是 Python 中的內建函式，用於設定 x 軸（水平）和 y 軸（垂直）上的文字。

xlim()
ylim()

xlim() 和 ylim() 是內建函式，分別用於設定 x 軸和 y 軸上的指定範圍。

scatterplot()

scatterplot() 是 Python 中的內建方法，它根據資料集幫助設定圖形的點圖。

lineplot()

lineplot() 方法用於顯示圖表的區間。這是一種基本圖表，主要用於機器學習資料集中。

barplot()

這是一種 Python 中的內建方法，將用於建立資料集的條形圖。

histplot()

histplot() 根據資料集建立基於直方圖的圖表。

boxplot()

boxplot() 方法以標準化方式顯示高階摘要，以根據資料集彙總資料。

演算法

以下步驟為：

• 步驟 1 - 匯入 seaborn 模組並獲取物件引用為 sns

• 步驟 2 - 匯入名為 matplotlib.pyplot 的模組並獲取引用為 plt，這有助於設定 Seaborn 圖表的座標軸標籤和限制。

• 步驟 3 - 使用隨機資料建立兩個列表，並分別將其儲存在變數 x 和 y 中。

• 步驟 4 - 然後根據使用者選擇建立圖表圖形，例如 scatterplot()、lineplot()、boxplot() 和 histplot()，它們接受兩個引數 - x（這將值儲存為變數 x）和 y（這將值儲存為變數 y）以及物件引用 sns。

• 步驟 5 - 接下來，使用內建方法 xlabel() 和 ylabel() 分別在水平（x 軸）和垂直軸（y 軸）上建立文字表示。

• 步驟 6 - 要設定圖形的範圍，它將使用內建方法 xlim() 用於水平軸，ylim() 用於垂直軸。

• 步驟 7 - 最後使用名為 show() 的方法，它將生成程式的輸出。

示例 1

在以下示例中，我們將展示如何透過設定標籤和限制來繪製散點圖。眾所周知，Seaborn 庫可以方便地與 matplotlib 模組一起使用，它將根據給定的資料集生成圖表。

# Scatter plot
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate some random data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# Create a scatter plot
sns.scatterplot(x=x, y=y)

# Set labels and limits
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.xlim(0, 6)
plt.ylim(0, 12)

# Show the plot
plt.show()

輸出

示例 2

在以下示例中，我們將展示如何使用 Seaborn 圖表設定標籤和限制來繪製線形圖。它還使用 matplotlib 子模組，即 pyplot，它有助於繪製圖形並透過向其提供特定的內建方法來生成輸出。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate some random data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# Create a line plot
sns.lineplot(x=x, y=y)

# Set labels and limits
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.xlim(0, 6)
plt.ylim(0, 12)

# Show the plot
plt.show()

輸出

示例 3

在以下示例中，我們將展示條形圖barplots()，並且要設定標籤和座標軸，它必須使用以下方法：xlabel()、ylabel()、ylim()。接下來，使用 show() 方法獲取結果。

# Bar plot
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate some random data
x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# Create a bar plot
sns.barplot(x=x, y=y)

# Set labels and limits
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.ylim(0, 12)

# Show the plot
plt.show()

輸出

示例 4

在以下示例中，我們將展示如何使用內建方法 histplot() 繪製直方圖，該方法接受名為 data 的變數作為引數，該變數包含隨機資料，並使用 xlabel() 和 ylabel() 等內建函式分別在水平和垂直軸上設定文字名稱。然後使用 xlim() 和 ylim() 分別獲取 x 軸和 y 軸上整數的範圍限制。最後，它將使用 show() 方法獲取程式的輸出。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate some random data
data = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# Create a histogram
sns.histplot(data)

# Set labels and limits
plt.xlabel('Values')
plt.ylabel('Frequency')
plt.xlim(0, 11)

# Show the plot
plt.show()

輸出

示例 5

在以下示例中，我們將透過匯入模組 seaborn 和 matplotlib.pyplot 開始程式，這有助於繪製圖形圖表。然後它使用列表中的隨機資料來描繪虛假資料。接下來，使用名為 boxplot() 的方法以及物件引用 sns 建立箱線圖。然後僅使用 ylim() [設定圖形範圍] 在垂直軸上設定限制，並僅使用 xlabel() [填寫文字以在水平軸上顯示某些內容] 在 x 軸上設定標籤。最後，使用 show() 方法獲取輸出。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate some random data
data = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# Create a box plot
sns.boxplot(data)

# Set labels and limits
plt.xlabel('Values')
plt.ylim(0, 11)

# Show the plot
plt.show()

輸出

結論

我們討論了繪製不同型別圖形的各種方法，以及使用 xlim()、ylim()、xlabel() 和 ylabel() 等相同內建函式可以設定圖形的名稱和範圍。Seaborn 圖表通常用於分析各種資料視覺化模式。