Прозрачность морских участков

В этом уроке мы обсудим, как контролировать прозрачность морских графиков в Python.

Чтобы контролировать прозрачность графиков, мы можем использовать аргумент alpha в функции plot. По умолчанию его значение равно 1. Значение этого параметра находится в диапазоне от 0 до 1, причем график становится более прозрачным и невидимым, когда значение достигает 0. Его можно использовать непосредственно в большинстве функций построения графика модуля seaborn.

Например,

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)

Обратите внимание, что значение параметра alpha может быть больше 1. Однако чем дальше его значение идет от целого числа, тем более прозрачным становится график. Точно так же, чем ближе оно к целому числу, тем ярче становится сюжет. Учитывая, что это может быть немного сложно понять, оставьте параметр только между 0 и 1.

В приведенном выше примере мы создали линейный график с помощью модуля seaborn и сделали линию графика более прозрачной, установив для параметра alpha значение 0,4.

На одном графике мы можем указать параметр alpha только один раз. Но прозрачность можно использовать как способ различать разные переменные.

Например,

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)

В приведенном выше коде мы построили две переменные на одном графике. Как правило, один график наносится поверх другого, и оба имеют разные значения alpha. Мы можем различать два значения на основе прозрачности, поскольку одна переменная сделана более прозрачной, чем другая.

Аргумент alpha также может использоваться в различных объектах FacetGrid, PairGrid. Для таких объектов мы также можем использовать параметр в функции map().

См. Следующий код.

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)