Matplotlib हिस्टोग्राम या सेबर्न डिस्प्लॉट्स के डिब्बे पर कोई रूपरेखा

Question

समुद्री शैवाल और जुपीटर नोटबुक का उपयोग करके कुछ अभ्यास समस्याओं को करने के दौरान, मुझे एहसास हुआ कि डिस्प्लॉट() ग्राफ में अलग-अलग डिब्बे पर गहरे रूपरेखा नहीं थीं जिनमें सभी नमूना ग्राफ दस्तावेज है। मैंने पिचर्म का उपयोग करके ग्राफ बनाने की कोशिश की और एक ही चीज़ देखी। यह सोचकर कि यह एक समुद्री समस्या थी, मैंने मैटलप्लिब का उपयोग करके कुछ हिस्ट() चार्टों को आजमाया, केवल एक ही परिणाम प्राप्त करने के लिए।

import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 
titanic = sns.load_dataset('titanic') 
plt.hist(titanic['fare'], bins=30) 

निम्नलिखित ग्राफ झुकेंगे:

अंत में मैं plt.hist() फ़ंक्शन पर 'edgecolor' पैरामीटर भर में ठोकर खाई है, और यह काला करने के लिए स्थापित करने के चाल किया था। दुर्भाग्य से मुझे seaborn distplot() फ़ंक्शन पर उपयोग करने के लिए एक समान पैरामीटर नहीं मिला है, इसलिए मैं अभी भी ऐसा चार्ट प्राप्त करने में असमर्थ हूं जो ऐसा दिखता है।

मैं matplotlib में rcParams बदलते में देखा है, लेकिन मैं उस के साथ कोई अनुभव नहीं है और निम्न स्क्रिप्ट मैं कुछ नहीं कर लग रहा था भाग गया:

import matplotlib as mpl 

mpl.rcParams['lines.linewidth'] = 1 
mpl.rcParams['lines.color'] = 'black' 
mpl.rcParams['patch.linewidth'] = 1 
mpl.rcParams['patch.edgecolor'] = 'black' 
mpl.rcParams['axes.linewidth'] = 1 
mpl.rcParams['axes.edgecolor'] = 'black' 

मैं सिर्फ एक तरह से मूल्य पर अनुमान लगा रहा था मैं चाहिए था बदलने के लिए, लेकिन मेरे ग्राफों को फिर से चलाने से कोई बदलाव नहीं हुआ।

मैंने mpl.rcdefaults() का उपयोग कर डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स पर वापस जाने का प्रयास किया लेकिन एक बार फिर, कोई बदलाव नहीं हुआ।

मैंने कोंडा का उपयोग करके matplotlib को पुनर्स्थापित किया लेकिन फिर भी ग्राफ समान दिखते हैं। मैं इन चार्टों के लिए डिफ़ॉल्ट किनारे रंग को बदलने के तरीकों से बाहर निकल रहा हूं। मैं कोंडा बिल्ड का उपयोग कर पाइथन, मैटलप्लिब और सीबर्न के नवीनतम संस्करण चला रहा हूं।

Answer 1

matplotlib 2.0 के अपडेट के हिस्से के रूप में बार प्लॉट पर किनारों turned off by default हैं। हालांकि, आप आरसीपीएआर

plt.rcParams["patch.force_edgecolor"] = True 

वैश्विक स्तर पर किनारों को चालू करने के लिए उपयोग कर सकते हैं।

शायद सबसे आसान विकल्प आप सीधे edgecolor या ec तर्क का उपयोग कर सकते हैं, विशेष रूप से, जब एक Seaborn साजिश बनाने, hist_kws तर्क का उपयोग edgecolor स्थापित करने के लिए

ax = sns.distplot(x, hist_kws=dict(edgecolor="k", linewidth=2)) 

matplotlib भूखंडों के लिए है।

plt.bar(x,y, edgecolor="k") 
plt.hist(x, edgecolor="k") 

समान रूप से, पांडा भूखंडों के लिए,

df.plot(kind='hist',edgecolor="k") 

एक पूरा Seaborn उदाहरण:

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 

x = np.random.randn(100) 
ax = sns.distplot(x, hist_kws=dict(edgecolor="k", linewidth=2)) 
plt.show()