Matplotlib -Marker
Die Python Matplotlib -Marker -Komponente enthält alle Ansätze, die für die Arbeit mit Markern erforderlich sind. Die Markerfunktion wird sowohl im Diagramm als auch in der Streuung verwendet. In Matplotlib -Graphen ist ein Matplotlib -Marker ein bestimmtes Mittel zur Verwaltung von Markern. Markerfunktionen können verwendet werden, um Diagramme zu ändern, die verschiedene Arten von Markierungen und andere Signalikonen enthalten. Um den Marker zu definieren, würden wir alternativ das verkürzte String -Annotationsargument angeben. Schauen wir uns alle verfügbaren Marker an und wie man sie nutzt.
Fügen Sie den Matplotlib -Marker hinzu
Dieses Modul enthält die Funktionalität der Markerhandhabung. Sowohl Plot als auch die Indikatorkonfiguration des Streus werden diese verwenden. Der Parameter 'Marker' kann verwendet werden, um jeden Ort mit einem bestimmten Zeichen zu veranschaulichen. Wir werden im nachfolgenden Beispiel einen "Stern" -Marker in einem Zeilendiagramm erstellen.
Zu Beginn des Programms importieren wir Matplotlib zusammen mit einem anderen Modul, der als Numpy -Module bekannt ist. Der Matplotlib.Die Pyplot -Bibliothek ist für die grafischen Funktionen und Plottemethoden verantwortlich, und die Numpy -Bibliothek wird verwendet, um verschiedene numerische Werte zu verarbeiten.
Darüber hinaus deklarieren wir ein Array, indem wir die integrierte Funktion der Numpy-Bibliothek verwenden und hier einige zufällige Werte als Parameter dieser Funktion übergeben. Jetzt verwenden wir die Funktion Plot (), um die Grafik zu zeichnen. Diese Funktion hat zwei Argumente. Wir können den Marker hier angeben. Der Parameter "Marker" wird verwendet, um verschiedene Teile des Diagramms hervorzuheben. Jeder einzelne Punkt in der Grafik ist mit einem '+' Marker angezeigt.
Darüber hinaus nennen wir die PLT.show () Methode zur Anzeige der Grafik. Das erwartete Ergebnis für oben erklärten Code ist hier beigefügt.
Ein '+' Plus -Marker wurde verwendet, um jeden Punkt wie im Diagramm gezeigt zu markieren.
Einlegen Sie die Kantenfarbe in Matplotlib -Marker
Um die Farbe der Grenzen der Bezeichner zu ändern, verwenden wir nur das Argument "markerte Handkolor" oder die Verknüpfung "mec", um den Farbton am Rand des Markers anzugeben. Hier passen wir auch die Abmessungen der Indikatoren an. Wir könnten das Argument 'MarkerSize' oder die abgekürzte Version 'MS' verwenden.
Hier haben wir Matplotlib eingeführt.Pyplot- und Numpy -Bibliotheken, die zum Erstellen von Grafiken und zum Betrieb einiger numerischer Funktionen verwendet werden. Wir initialisieren das Array mit der Funktion der Numpy -Bibliothek. Außerdem verwenden wir die Funktion Plot ().
Wir haben das Symbol des Markers, der Markergröße und der Farbe der Markerkante angegeben. Wir haben 'D' für den Parameter -Marker definiert. Es zeigt an, dass der Marker diamant in Form sein sollte. Am Ende beschäftigen wir die PLT.show () Funktion zur Anzeige der Grafik. Das erwartete Ergebnis für oben erklärten Code ist hier beigefügt.
Die Kantenfarbe des Diamanten wird in diesem Diagramm in gelb in gelb geändert. In ähnlicher Weise wird die Größe des Markers unter Verwendung des Parameters 'MarkerSize' auf 15 eingestellt.
Passen Sie die Matplotlib -Markerfarbe ein
Um die Farbe der Symbole zu ändern, werden wir das Argument "markerFaceColor" oder seine verkürzte Form "MFC" verwenden. Hier ist der Wert von MFC 'y'.
Vor dem Start des Code müssen wir erforderliche Bibliotheken einschließlich Matplotlib einbeziehen.Pyplot als PLT und Numpy für visuelle Darstellungen und Betrieb einiger mathematischer Funktionen. Darüber hinaus erstellen wir ein Array, das zufällige Werte enthält. Jetzt verwenden wir die Plot () -Methode. Diese Funktion akzeptiert verschiedene Parameter, um das Symbol für den Marker, seine Kantenfarbe, seinen Schatten und seine Größe anzugeben. Das Argument "Marker" ist auf "D" eingestellt, das für "Diamond" -Symbol steht.
Der Diamantmarker ist in diesem Fall auf gelb eingestellt. Die Markergröße ist auf '12' eingestellt. Der Parameter "markeredGecolor" wird hier als "mec" abgekürzt. In ähnlicher Weise wird der 'markerFaceColor' als 'MFC' abgekürzt. Um den Marker zu färben, sind sowohl "mec" als auch "mfc" in diesem Beispiel in Gelb fixiert. Zum Anzeigen des Diagramms tragen wir die PLT an.show () Funktion. Das erwartete Ergebnis für oben erklärten Code ist hier beigefügt.
Matplotlib -Streudiagramm enthält einen leeren Kreismarker
In dieser Abbildung werden die leeren Kreismarkierungen verwendet, um die Grafik zu zeichnen. Der leere Kreisanzeigen hat keinen Füllstil.
Zunächst integrieren wir Matplotlib.Pyplot als PLT- und Numpy -Bibliotheken. Dann verwenden wir die integrierte Funktion randn () der Numpy-Bibliothek, um die Werte von Achsen festzulegen. Hier möchten wir ein Streudiagramm zeichnen, damit wir die Funktion Scatter () verwenden. Wir übergeben unterschiedliche Parameter an diese Funktion.
Um die leeren Kreismarkierungen zu erwerben, ist das Argument 'EdgeColor' hier auf Blau eingestellt. Weiter, PLT.Die Funktion show () wird aufgerufen, um die Figur darzustellen. Das erwartete Ergebnis für oben erklärten Code ist hier beigefügt.
Passen Sie den Linestyle des Matplotlib -Markers an
Verwenden Sie den Parameterinstall oder den relativ kurzen LS, um das Erscheinungsbild der angezeigten Linie anzupassen.
Wir haben Matplotlib- und Numpy -Bibliotheken erworben. Matplotlib ist ein grafisches Rahmen für zweidimensionale Array-Layouts. Es ist eine auf Numpy basierende Multi-Plattform, die für visuelle Analysen verwendet wird. Hier können wir den Matplotlib -Marker ändern.
Darüber hinaus haben wir die integrierte Funktion der Numpy-Bibliothek bezeichnet, um das Array zum Speichern der Werte zu initialisieren. Als nächstes verwendeten wir die Plot () -Methode, um die Figur zu zeichnen. Der Parameter 'd-.G 'wird verwendet, um grün gefärbte diamantförmige Markierungen mit gestrichelten Linien in der Abbildung zu zeichnen. Wir zeichnen eine gestrichelte Linie in der Grafik mit '-.''. Nach all dem zeigen wir die Figur an. Das erwartete Ergebnis für oben erklärten Code ist hier beigefügt.
Abschluss
In diesem Artikel haben wir Matplotlib -Marker eingehend besprochen. In Matplotlib können wir durch die Verwendung der PLT mehrere Segmente erstellen.Plot () Methode zum Hinzufügen der X- und Y-A-Achse-Koordinaten für jede Ausrichtung. In Matplotlib wurden verschiedene Markpunkte für Zeichnen von Zeichnungslinien und Streudiagramme verwendet. Wir haben gesehen, wie Sie die Größe, Farbe und Form von Markern anpassen können.