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