Transparência de plotagens marítimas

Neste tutorial, discutiremos como controlar a transparência de plotagens marítimas em Python.

Para controlar a transparência das plotagens, podemos usar o argumento alpha na função plot. Por padrão, seu valor é 1. O valor deste parâmetro varia de 0 a 1, com o gráfico ficando mais transparente e invisível à medida que o valor chega a 0. Ele pode ser usado diretamente na maioria das funções de gráfico do módulo do mar.

Por exemplo,

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)

Observe que o valor do parâmetro alpha pode ser maior que 1. No entanto, quanto mais longe seu valor vai de um inteiro, mais transparente fica o gráfico. Da mesma forma, quanto mais próximo do número inteiro, mais brilhante fica o gráfico. Dado que isso pode ser um pouco complicado de entender, manter o parâmetro entre 0 e 1 apenas.

No exemplo acima, criamos um gráfico de linha usando o módulo seaborn e tornamos a linha do gráfico mais transparente definindo o parâmetro alpha como 0,4.

Em um gráfico, podemos especificar o parâmetro alpha apenas uma vez. Mas, a transparência pode ser usada como uma forma de diferenciar diferentes variáveis.

Por exemplo,

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)

No código acima, plotamos duas variáveis ​​no mesmo gráfico. Basicamente, um gráfico é traçado sobre o outro, e ambos têm valores diferentes para alpha. Podemos diferenciar entre os dois valores com base na transparência, pois uma variável se torna mais transparente do que a outra.

O argumento alpha também pode ser usado em diferentes objetos FacetGrid e PairGrid. Para tais objetos, podemos usar o parâmetro na função map() também.

Veja o seguinte código.

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)