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Personalizzazione base dei grafici

Argomenti: titoli, etichette degli assi, legende, colori, stili.

Intro​

La creazione di grafici comprensibili e gradevoli aiuta notevolmente nell'interpretazione e nella comunicazione dei dati. Personalizzare i grafici ti permette di sottolineare gli aspetti importanti dei tuoi dati e rendere le visualizzazioni più chiare ed efficaci. Matplotlib e Seaborn offrono un'ampia gamma di opzioni per personalizzare l'aspetto e lo stile dei grafici.

Titoli e etichette degli assi​

Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.title("Titolo del Grafico")
plt.xlabel("Asse X")
plt.ylabel("Asse Y")
plt.show()

Come output avremo:

custom

Seaborn:

Seaborn si basa su Matplotlib, quindi per aggiungere titoli e etichette, puoi utilizzare le stesse funzioni di Matplotlib.

Legende​

Le legende aiutano a identificare le serie di dati all'interno di un grafico.

Matplotlib:

plt.plot([0, 1, 2], [0, 1, 4], label="Serie 1")
plt.plot([0, 1, 2], [0, 2, 3], label="Serie 2")
plt.legend()
plt.show()

Come output avremo:

legende

Seaborn:

La maggior parte delle funzioni di Seaborn aggiungerà automaticamente una legenda se rileva più serie di dati. Puoi anche utilizzare plt.legend() per controllare l'aspetto e la posizione.

Colori e stili​

Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([0, 1, 2], [0, 1, 4], color="blue", linestyle="--", marker="o")
plt.show()

Come output avremo:

colors

Seaborn: Seaborn offre una serie di palette di colori predefinite che possono essere facilmente applicate ai grafici:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set_palette("husl")
sns.palplot(sns.color_palette("husl", 10))  
plt.show()

Come output avremo:

palette

tip

Con Seaborn, puoi utilizzare la funzione sns.set_style() per cambiare rapidamente lo stile di sfondo dei grafici, ad esempio "whitegrid", "darkgrid", "white", ecc.

Per maggiori palette e opzioni, consulta la documentazione ufficiale.

attenzione

Ricorda che la semplicità è spesso la chiave. Mentre Matplotlib e Seaborn offrono molte opzioni per la personalizzazione, l'obiettivo principale dovrebbe sempre essere la chiarezza e l'efficacia della comunicazione.

Esercizi​

Esercizio 1​

  1. Crea un grafico di base e aggiungi un titolo, etichette per gli assi e una legenda.
  2. Esperimenta con diversi stili e colori, sia in Matplotlib che in Seaborn.
  3. Utilizza Seaborn per cambiare la palette di colori e lo stile di sfondo del tuo grafico.

Congratulazioni! 🎉

Hai appreso come personalizzare l'aspetto dei tuoi grafici con Matplotlib e Seaborn, rendendo le tue visualizzazioni più efficaci e gradevoli.