Seaborn 圖的透明度
Manav Narula
2021年10月2日
在本教程中，我們將討論如何在 Python 中控制 seaborn 圖的透明度。
為了控制繪圖的透明度，我們可以在繪圖函式中使用 alpha 引數。預設情況下，它的值為 1。該引數的取值範圍為 0 到 1，隨著該值達到 0，繪圖變得更加透明和不可見。它可以直接用於 seaborn 模組的大部分繪圖功能。
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)
請注意，alpha 引數的值可以大於 1。但是，它的值離整數越遠，繪圖就越透明。同樣，它越接近整數，圖就越亮。鑑於這可能有點難以理解，僅將引數保持在 0 和 1 之間。
在上面的例子中，我們使用 seaborn 模組建立了一個線圖，並通過將 alpha 引數設定為 0.4 使線圖更加透明。
在一張圖中，我們只能指定 alpha 引數一次。但是，透明度可以用作區分不同變數的一種方式。
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)
在上面的程式碼中，我們在同一張圖上繪製了兩個變數。基本上，一個圖繪製在另一個圖上，並且兩個圖都有不同的 alpha 值。我們可以根據透明度區分這兩個值，因為一個變數比另一個更透明。
alpha 引數也可用於不同的 FacetGrid、PairGrid 物件。對於此類物件，我們也可以使用 map() 函式中的引數。
請參考以下程式碼。
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)
作者： Manav Narula
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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