Coloraire Matplotlib

Matplotlib est un package graphique pour le langage Python utilisant Numpy, l'extension arithmétique. Il propose une API orientée objet pour insérer des graphiques dans des applications en utilisant différentes boîtes à outils GUI. Il existe également une interface procédurale «Pylab» construite sur une machine d'état (comme OpenGL) qui est censée ressembler à Matlab, cependant, il n'est pas recommandé.

Ils sont tracés sur un axe séparé dans Matplotlib. Chiffre.Colorbar ou son Pypllot couvrant Pyplot.Colorbar, qui utilise Make_axes et Color Bar en interne, est couramment utilisé pour produire des colorabars. Vous n'aurez pas à invoquer manuellement les approches ou à initialiser les modules de ce segment en tant qu'utilisateur final.

Matplotlib est une expansion numérique-mathématique pour la bibliothèque Numpy à Python. L'artiste de niveau supérieur, la figure, est fourni par le module Figure, et il comprend tous les éléments de l'intrigue. L'espacement par défaut des sous-intrigues et les éléments de tracé supérieur sont contrôlés par ce module.

Dans cet article, nous examinerons les méthodes pour faire fonctionner la technique de la barre de couleur Matplotlib et comment elle peut nous aider à obtenir les résultats que nous voulons. Commençons par l'article par une illustration facile et en outre, nous en discuterons des plus complexes.

Ajouter une barre de couleur verticale à un diagramme de dispersion

Un tracé de probabilité normal d'une page Web de commerce électronique est illustré ci-dessous. Il affiche la proportion de téléspectateurs vs. le total des transactions. Le rapport ici entre les deux est montré par la barre de couleur dans ce cas. Nous pouvions voir dans la barre de couleurs indiquant que le nombre de personnes est moindre certains jours, les transactions ont été plus.

Les taux de conversion maximum sont indiqués par les points jaunes. Nous pourrions obtenir une simple illustration d'une barre de couleur verticale dans l'image ci-dessous.

Maintenant, nous allons examiner le code du programme. Nous avons poursuivi le programme en important la bibliothèque Python Matplotlib. Ensuite, pour les directions horizontales et verticales, nous avons fourni différentes coordonnées.

Après cela, nous avons défini le facteur de conversion. Ensuite, nous l'avons cartographié comme ça. Nous utilisons le terme CMAP, qui fait référence à Colormap. La couleur liée à la condition indiquée est créée par le CMAP.

Importer Matplotlib.pypllot comme plt
importer numpy comme num
Numofvisit = [3110, 920, 874, 3406, 4178, 2024, 4985]
Ventes = [350, 93, 68, 292, 439, 350, 180]
conversion = [.05,.09,.02,1.1,2.9,.37,.68]
PLT.disperser (x = numofvisit, y = ventes, c = conversion, cmap = "printemps")
cbar = plt.Colorbar (label = "conversion", orientation = "horizontal", rétractable =.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.montrer()

Nous utilisons le composant de titre de l'étiquette de la barre de couleur, ce qui indique exactement ce qui symbolise ou comment il doit être positionné. Ici, la barre de couleur a le titre de «conversion» en raison de la balise d'étiquette. Nous avons utilisé la fonctionnalité «rétrécissement» pour ajuster la taille de la barre de couleur donnée. Les marques sur la barre de couleurs ont également été appliquées ici. Nous avons utilisé les méthodes «Set Ticks» et «Set Ticklabels» pour y parvenir.

Les balises sont la phrase qui montre le long de la dimension de l'intrigue. Cependant, nous pouvons facilement changer et modifier ces graphiques pour répondre à nos exigences. Nous pourrions également ajuster la taille, la couleur et le style de la police.

Ajouter une seule barre de couleur à plusieurs sous-intrigues

La première méthode est similaire au traçage traditionnel qui implique d'abord de créer le tracé principal, puis d'ajouter une barre de couleur. Dans Matplotlib, il existe deux façons d'ajouter une barre de couleur: explicite et implicite. Le but est de changer manuellement les axes actuels dans la technique indiquée pour faire de la place pour une barre de couleur supplémentaire. Ensuite, à la place de la barre de couleur, en particulier, ajoutez un axe.

Importer Matplotlib.pypllot comme plt
Importer Numpy comme NP
Fig, axes = plt.sous-intrigues (nrows = 3, ncols = 4, figsize = (9.5, 6))
pour la hache dans les axes.plat:
hache.set_axis_off ()
IM = hache.imshow (np.aléatoire.aléatoire ((14, 14)), cmap = 'printemps',
vmin = 0, vmax = 1)
figue.subplots_adjust (en bas = 0.2, haut = 1.5, gauche = 0.1, à droite = 0.8,
wspace = 0.04, hspace = 0.04)
cb_ax = fig.add_axes ([0.9, 0.2, 0.04, 1.0])
cbar = fig.Colorbar (IM, CAX = CB_AX)
cbar.set_ticks (np.Arange (1, 1.2, 1.6))
PLT.montrer()

Comme nous avons pu modifier avec précision l'emplacement du bar de couleurs défini. L'image de sortie ressemble à ceci:

Utilisation de la figure.Fonction de la barre de couleurs

Matplotlib, en revanche, comprend une fonction implicite pour remplacer les axes d'origine et allouer l'hébergement pour une barre de couleur. L'instance suivante nous aidera à comprendre ce concept.

Importer Matplotlib.pypllot comme plt
Importer Numpy comme NP
Fig, axes = plt.sous-intrigues (nrows = 3, ncols = 4, figsize = (9.5, 6))
pour la hache dans les axes.plat:
hache.set_axis_off ()
IM = hache.imshow (np.aléatoire.aléatoire ((14, 14)), cmap = 'printemps',
vmin = 0, vmax = 1)
cbar = fig.Colorbar (im, hache = axes.effilochage().tolist (), rétrécir = 0.89)
cbar.set_ticks (np.Arange (1.2, 1.6))
PLT.montrer()

Pour créer le graphique avec une barre de couleur différente qui semble identique, ajustez manuellement le paramètre rétractable de la figue.Fonction de la barre de couleurs. Notez qu'au lieu d'utiliser le paramètre CAX comme dans l'exemple précédent, nous utilisons le paramètre de hache de la figure.Fonction de la barre de couleurs.

Barre de couleurs pour plusieurs parcelles

Nous pourrions obtenir une illustration d'une barre de couleur avec plusieurs graphiques ici. Nous aurons besoin d'une bibliothèque Numpy ainsi que de Matplotlib pour l'exécuter. Nous aimerions avoir quatre sous-intrigues distinctes ici. De même, si nous voulons faire six parcelles, nous pourrions utiliser 2, 3 et 3, 2.

Après cela, nous avons utilisé la méthode IMShow de Matplotlib. Imshow est une technique qui permet aux utilisateurs d'accéder à un graphique bidimensionnel en tant que sortie.

La fonction aléatoire de Numpy est incluse dans la fonction IMShow. Il donne de nombreuses valeurs de flotteur entre différents intervalles ouverts [2, 1.5]. Nous l'utilisons à l'intérieur de la «Loop» pour l'exécuter plusieurs fois.

Vmin et Vmax sont utilisés pour déterminer le spectre de la «barre de couleur.«Nous pourrions le changer pour répondre à nos exigences. Cela indique la fréquence de la barre des couleurs. Les fonctionnalités de la barre de couleurs et de l'affichage ont ensuite été mises en œuvre.

Conclusion

La barre de couleur Matplotlib est expliquée dans cet article. En plus de cela, nous avons examiné la structure et les arguments. Nous avons examiné quelques cas pour nous aider à comprendre la barre de couleurs Matplotlib. Pour chaque exemple, nous avons changé la syntaxe et analysé la sortie. En outre, nous pouvons déterminer que la méthode de la barre de couleur Matplotlib est utilisée pour créer des barres de couleur, qui sont une illustration graphique des données multidimensionnelles. Une barre de couleur représente la cartographie des attributs numériques aux couleurs dans Matplotlib. Cela vous permet d'afficher vos données d'une manière accessible à un large éventail d'utilisateurs.