تصورات مؤامرة مع Seaborn بأسلوب موجه للكائنات

Seaborn، حزمة Python المستخدمة على نطاق واسع لتصور البيانات، تستفيد من مكتبة Matplotlib . من خلال توفير واجهة كائنية التوجه، يسهل Matplotlib إنشاء وإدارة المخططات المعقدة. تتناول هذه المقالة كيفية تسخير قدرات البحارة مع الحفاظ على النهج الموجه للكائنات في Matplotlib.

تبدأ المقالة بتحديد فئتين من وظائف التخطيط البحري: "مستوى المحاور" و"مستوى الشكل". " تأخذ الدالات على مستوى المحاور، مثل regplot وboxplot، وسيطة ax صريحة وترجع كائن Axes. من خلال تمرير كائن المحاور المطلوب، يمكن استخدام هذه الوظائف بطريقة موجهة للكائنات.

في المقابل، تتطلب الوظائف على مستوى الشكل، بما في ذلك lmplot وpairplot، تحكمًا كاملاً في الشكل ولا يمكن استخدامها لـ مؤامرة على المحاور الموجودة. تُرجع هذه الوظائف كائنًا، عادةً FacetGrid أو JointGrid، والذي يوفر الوصول إلى الشكل الأساسي والمحاور للتخصيص اللاحق.

لتوضيح استخدام seaborn بأسلوب موجه للكائنات، توفر المقالة مثالاً باستخدام وظيفة regplot. ينشئ المثال مخططين فرعيين في الشكل ويستخدم وظيفة regplot لرسم البيانات على كل كائن من كائنات Axes.

بشكل عام، توفر المقالة إرشادات حول كيفية استخدام الميزات الموجهة للكائنات في Matplotlib بالتزامن مع التخطيط القوي لـ seaborn الوظيفة. من خلال فهم الفروق بين الوظائف على مستوى المحاور والوظائف على مستوى الشكل، يمكن للمستخدمين رسم البيانات بشكل فعال وتخصيص المرئيات وفقًا لمتطلباتهم المحددة.