Matplotlib Colorbar

Matplotlib ist ein Grafikpaket für die Python -Sprache mit Numpy, der arithmetischen Erweiterung. Es bietet eine objektorientierte API zum Einfügen von Grafiken in Anwendungen unter Verwendung verschiedener GUI-Toolkits. Es gibt auch eine prozedurale „Pylab“ -Schonizite, die auf einer Zustandsmaschine (wie OpenGL) basiert, die wie MATLAB aussehen soll. Es wird jedoch nicht empfohlen.

Sie werden auf einer separaten Achse in Matplotlib aufgetragen. Figur.Colorbar oder Pyplot, die Pyplot bedeckt.ColorBar, die make_axes und colorbar intern verwendet, wird üblicherweise zur Herstellung von Farbabars verwendet. Sie müssen die Ansätze nicht manuell aufrufen oder die Module in diesem Segment als Endbenutzer initialisieren.

Matplotlib ist eine numerisch-mathematische Expansion für die Numpy-Bibliothek in Python. Der Künstler der oberen Ebene, die Abbildung, wird vom Figurenmodul bereitgestellt und umfasst alle Handlungselemente. Der Standardabstand von Nebenhandlungen und die oberen Diagrammelemente werden durch dieses Modul gesteuert.

In diesem Artikel untersuchen wir die Methoden zum Betrieb der Matplotlib -Farbtechnik und wie sie uns helfen kann, die Ergebnisse zu erzielen, die wir wollen. Beginnen wir den Artikel mit einer einfachen Illustration und weiter werden wir einige komplexere diskutieren.

Fügen Sie einer Streuplot eine vertikale Farbleiste hinzu

Eine normale Wahrscheinlichkeitsdiagramm einer E -Commerce -Webseite ist unten gezeigt. Es zeigt den Anteil der Zuschauer vs. die Gesamtzahl der Transaktionen. Das Verhältnis hier zwischen beiden wird in diesem Fall durch die Farbleiste gezeigt. Wir konnten aus der Farbleiste sehen, die darauf hinweisen, dass die Anzahl der Personen an einigen Tagen weniger ist, Transaktionen mehr waren.

Die maximalen Umwandlungsraten werden durch die gelben Punkte bezeichnet. Wir könnten eine einfache Illustration einer vertikalen Farbleiste im Bild unten bekommen.

Jetzt werden wir uns den Code des Programms ansehen. Wir haben mit dem Programm fortgesetzt, indem wir die Python Matplotlib -Bibliothek importierten. Dann haben wir für die horizontalen und vertikalen Richtungen verschiedene Koordinaten zur Verfügung gestellt.

Danach haben wir den Konvertierungsfaktor definiert. Dann haben wir es so abgebildet. Wir verwenden den Begriff CMAP, der sich auf Colormap bezieht. Die Farbe im Zusammenhang mit dem angegebenen Zustand wird vom CMAP erstellt.

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
Numph als num importieren
Numofvisit = [3110, 920, 874, 3406, 4178, 2024, 4985]
Verkauf = [350, 93, 68, 292, 439, 350, 180]
Conversion = [.05,.09,.02,1.1,2.9,.37,.68]
PLT.Streuung (x = numofvisit, y = sales, c = Conversion, CMAP = "Spring")
CBAR = PLT.ColorBar (Label = "Conversion", Orientation = "Horizontal", Shrink =.55)
CBAR.set_ticks ([2.14,.80, 0.35, 2.32, 1.8,1.0]))
CBAR.set_ticklabels (["x", "x", "y", "z", "k", "l"])
PLT.zeigen()

Wir haben die Titelkomponente für das ColorBar -Etikett verwendet, was genau anzeigt, was symbolisiert oder wie sie positioniert werden sollte. Hier hat die ColorBar den Titel "Conversion" aufgrund des Etiketts -Tags. Wir haben die "Shrink" -Funktion verwendet, um die Größe der angegebenen Farbleiste anzupassen. Die Markierungen in der Farbleiste wurden auch hier angewendet. Wir haben die Methoden "Set Ticks" und "Set Ticklabels" verwendet, um dies zu erreichen.

Tags sind der Ausdruck, der entlang der Dimension des Diagramms zeigt. Wir können diese Grafiken jedoch leicht ändern und ändern, um unsere Anforderungen zu erfüllen. Wir könnten auch die Größe, Farbe und den Stil der Schriftart anpassen.

Fügen Sie mehreren Nebenhandlungen eine einzelne Farbleiste hinzu

Die erste Methode ähnelt der traditionellen Darstellung, die zuerst das Hauptdiagramm erstellt und dann eine Farbleiste hinzufügt. In Matplotlib gibt es zwei Möglichkeiten, eine Farbleiste hinzuzufügen: explizit und implizit. Ziel ist es, die aktuellen Äxte in der angegebenen Technik manuell zu ändern, um Platz für eine zusätzliche Farbleiste zu schaffen. Dann fügen Sie an der Farbe der Farbleiste speziell eine Achse hinzu.

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
Numph als NP importieren
Fig., Achsen = PLT.Nebenhandlungen (NROWS = 3, NCOLS = 4, AbbSize = (9.5, 6))
für Axe in Achsen.Wohnung:
Axt.set_axis_off ()
IM = AX.IMshow (np.willkürlich.zufällig ((14, 14)), cmap = 'Spring',
vmin = 0, vmax = 1)
Feige.subplots_adjust (boden = 0.2, top = 1.5, links = 0.1, rechts = 0.8,
Wspace = 0.04, Hspace = 0.04)
CB_AX = Abb.Add_axes ([0).9, 0.2, 0.04, 1.0]))
CBAR = Abb.ColorBar (IM, CAX = CB_AX)
CBAR.set_ticks (np.Arange (1, 1.2, 1.6)))
PLT.zeigen()

Wie wir den Ort der definierten Farbleiste genau ändern konnten. Das Ausgangsbild sieht so aus:

Verwendung der Abbildung.Colorbar -Funktion

Matplotlib hingegen enthält eine implizit. Die nachfolgende Instanz wird uns helfen, dieses Konzept zu verstehen.

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
Numph als NP importieren
Fig., Achsen = PLT.Nebenhandlungen (NROWS = 3, NCOLS = 4, AbbSize = (9.5, 6))
für Axe in Achsen.Wohnung:
Axt.set_axis_off ()
IM = AX.IMshow (np.willkürlich.zufällig ((14, 14)), cmap = 'Spring',
vmin = 0, vmax = 1)
CBAR = Abb.ColorBar (IM, Ax = Achsen.ravel ().Tolist (), Shrink = 0.89)
CBAR.set_ticks (np.Arange (1.2, 1.6)))
PLT.zeigen()

Um das Diagramm mit einer unterschiedlichen Farbleiste zu erstellen, die eine identische Höhe erscheint, passen Sie den Schrumpfparaman der Fig.Colorbar -Funktion. Beachten Sie, dass wir anstatt den CAX -Param wie im vorherigen Beispiel zu verwenden, den AX -Param der Abbildung verwenden.Colorbar -Funktion.

Colorbar für mehrere Diagramme

Wir können hier eine Farbleiste mit mehreren Grafiken veranschaulichen. Wir brauchen eine Numpy -Bibliothek sowie Matplotlib, um sie auszuführen. Wir möchten hier vier separate Nebenhandlungen haben. In ähnlicher Weise könnten wir 2, 3 und 3, 2 verwenden, wenn wir sechs Grundstücke machen wollen.

Anschließend verwendeten wir Matplotlibs IMshow -Methode. IMshow ist eine Technik, mit der Benutzer auf eine zweidimensionale Grafik als Ausgabe zugreifen können.

Die zufällige Funktion von Numpy ist in der IMshow -Funktion enthalten. Es gibt zahlreiche Schwimmerwerte zwischen verschiedenen offenen Intervallen [2, 1.5]. Wir verwenden es in der „für Schleife“, um es mehrmals auszuführen.

VMIN und VMAX werden verwendet, um das Spektrum der „ColorBar“ zu bestimmen.Wir könnten es ändern, um unsere Anforderungen zu erfüllen. Dies zeigt die Frequenz der Farbleiste an. Die Farbleiste und die Anzeigefunktionen wurden dann implementiert.

Abschluss

Die Matplotlib -Farbleiste wird in diesem Artikel erläutert. Abgesehen davon haben wir die Struktur und Argumente untersucht. Wir haben einige Fälle untersucht, um uns zu helfen, die Matplotlib -Farbleiste zu verstehen. In jedem Beispiel haben wir die Syntax geändert und den Ausgang analysiert. Darüber hinaus können wir bestimmen, dass die Matplotlib -ColorBar -Methode zum Erstellen von Farbleisten verwendet wird, die eine grafische Darstellung mehrdimensionaler Daten darstellen. Eine Colorbar repräsentiert die Zuordnung numerischer Attribute zu Farben in Matplotlib. Auf diese Weise können Sie Ihre Daten so anzeigen, dass es für eine Vielzahl von Benutzern zugänglich ist.