Seaborn 图的透明度

Manav Narula 2021年10月2日 2021年7月16日
Seaborn 图的透明度

在本教程中,我们将讨论如何在 Python 中控制 seaborn 图的透明度。

为了控制绘图的透明度,我们可以在绘图函数中使用 alpha 参数。默认情况下,它的值为 1。该参数的取值范围为 0 到 1,随着该值达到 0,绘图变得更加透明和不可见。它可以直接用于 seaborn 模块的大部分绘图功能。

例如,

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({"Day 1": [7,1,5,6,3,10,5,8],
                   "Index": [1,2,3,4,5,6,7,8],
                    })

sns.lineplot(data =df, y = 'Day 1', x= 'Index', alpha  = 0.4)

seaborn 线图中的 alpha 参数

请注意,alpha 参数的值可以大于 1。但是,它的值离整数越远,绘图就越透明。同样,它越接近整数,图就越亮。鉴于这可能有点难以理解,仅将参数保持在 0 和 1 之间。

在上面的例子中,我们使用 seaborn 模块创建了一个线图,并通过将 alpha 参数设置为 0.4 使线图更加透明。

在一张图中,我们只能指定 alpha 参数一次。但是,透明度可以用作区分不同变量的一种方式。

例如,

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({"Day 1": [7,1,5,6,3,10,5,8],
                    "Day 2" : [1,2,8,4,3,9,5,2],
                    "Index": [1,2,3,4,5,6,7,8]})
sns.lineplot(data =df, x = 'Index', y = 'Day 2', alpha  = 1)
sns.lineplot(data =df, x = 'Index', y = 'Day 1', alpha  = 0.3)

seaborn 中两个图的 alpha

在上面的代码中,我们在同一张图上绘制了两个变量。基本上,一个图绘制在另一个图上,并且两个图都有不同的 alpha 值。我们可以根据透明度区分这两个值,因为一个变量比另一个更透明。

alpha 参数也可用于不同的 FacetGrid、PairGrid 对象。对于此类对象,我们也可以使用 map() 函数中的参数。

请参考以下代码。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({"Day 1": [7,1,5,6,3,10,5,8],
                   "Index": [1,2,3,4,5,6,7,8],
                    })
g = sns.FacetGrid(df)
g.map(sns.lineplot, 'Index', 'Day 1', alpha = 0.4)

带有 gmap 的 alpha 用于 seaborn 中的 facetgrid

Author: Manav Narula
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Manav is a IT Professional who has a lot of experience as a core developer in many live projects. He is an avid learner who enjoys learning new things and sharing his findings whenever possible.

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