Marqueurs Matplotlib
Le composant des marqueurs Python Matplotlib contient toutes les approches nécessaires pour travailler avec les marqueurs. La fonctionnalité de marqueur est utilisée à la fois dans le tracé et la dispersion. Dans les graphiques Matplotlib, un marqueur matplotlib est un moyen particulier de gérer les marqueurs. Les fonctions de marqueur peuvent être utilisées pour modifier les graphiques qui contiennent divers types de marqueurs et autres icônes de signalisation. Pour définir le marqueur, nous spécifierions alternativement l'argument de l'annotation de cordes raccourci. Regardons tous les marqueurs disponibles et comment les utiliser.
Ajouter le marqueur Matplotlib
Ce module comprend des fonctionnalités de gestion des marqueurs. La configuration de l'indicateur de Plot et Scatter utilisera ce. Le paramètre «marqueur» peut être utilisé pour illustrer chaque emplacement avec un signe aussi spécifique. Nous ferons un marqueur «étoile» sur un graphique de ligne dans l'exemple suivant.
Au début du programme, nous importons Matplotlib avec un autre module appelé modules Numpy. Le matplotlib.La bibliothèque Pyplot est responsable des fonctions graphiques et des méthodes de traçage et la bibliothèque Numpy est utilisée pour gérer différentes valeurs numériques.
De plus, nous déclarons un tableau en utilisant la fonction intégrée de la bibliothèque Numpy et ici, nous passons quelques valeurs aléatoires comme paramètres de cette fonction. Maintenant, nous utilisons la fonction Plot () pour dessiner le graphique. Cette fonction a deux arguments. Nous pouvons spécifier le marqueur ici. Le paramètre «marqueur» est utilisé pour mettre en évidence des parties distinctes du tracé. Chaque point du graphique est indiqué par un marqueur '+'.
En plus de cela, nous appelons le PLT.Méthode afficher () pour afficher le graphique. Le résultat attendu pour le code expliqué ci-dessus est joint ici.
Un marqueur '+' plus a été utilisé pour marquer chaque point comme indiqué dans le graphique.
Insérer la couleur du bord au marqueur matplotlib
Pour changer la couleur des limites des identificateurs, nous utilisons simplement l'argument «MarkeredGecolor» ou le raccourci «mec» pour spécifier la teinte au bord du marqueur. Ici, nous ajustons également les dimensions des indicateurs. Nous pourrions utiliser l'argument «MarkerSize» ou la version abrégée, «MS».
Ici, nous avons introduit Matplotlib.bibliothèques Pypllot et Numpy qui sont utilisées pour créer des graphiques et faire fonctionner certaines fonctions numériques. Nous initialisons le tableau en utilisant la fonction de la bibliothèque Numpy. De plus, nous utilisons la fonction de tracé ().
Nous avons spécifié le symbole du marqueur, la taille du marqueur et la couleur du bord du marqueur. Nous avons défini le marqueur «D» au paramètre ». Il indique que le marqueur doit être de forme diamant. En fin de compte, nous utilisons le PLT.show () fonction pour afficher le graphique. Le résultat attendu pour le code expliqué ci-dessus est joint ici.
La couleur du bord du diamant est changée en jaune dans ce graphique en utilisant le paramètre «MarkeredGecolor». De même, la taille du marqueur est ajustée à 15 en utilisant le paramètre `` markersize ''.
Ajuster la couleur du marqueur matplotlib
Pour modifier la couleur des symboles, nous utiliserons l'argument «MarkerfaceColor» ou sa forme abrégée «MFC». Ici, la valeur de MFC est «y».
Avant de démarrer le code, nous devons inclure les bibliothèques requises, y compris Matplotlib.pyplot as PLT et Numpy pour les représentations visuelles et exploitant certaines fonctions mathématiques. De plus, nous créons un tableau contenant des valeurs aléatoires. Maintenant, nous utilisons la méthode Plot (). Cette fonction accepte différents paramètres pour spécifier le symbole du marqueur, sa couleur de bord, sa teinte et sa taille. L'argument «Marker» est défini sur «D» qui représente le symbole «Diamond».
Le marqueur de diamant est réglé sur jaune dans ce cas. La taille du marqueur est définie sur «12». Le paramètre «MarkeredGecolor» est abrégé en tant que «mec» ici. De même, le «MarkerfaceColor» est abrégé sous forme de «MFC». Pour colorer le marqueur, «MEC» et «MFC» sont fixés au jaune dans cet exemple. Pour afficher le graphique, nous appliquons le PLT.Fonction show (). Le résultat attendu pour le code expliqué ci-dessus est joint ici.
Le tracé de dispersion Matplotlib contient un marqueur de cercle vide
Dans cette illustration, les marqueurs du cercle vides sont utilisés pour dessiner le graphique. L'indicateur de cercle vide n'a pas de style de remplissage.
Tout d'abord, nous intégrons Matplotlib.pypllot comme bibliothèques PLT et Numpy. Ensuite, nous utilisons la fonction intégrée randn () de la bibliothèque Numpy pour définir les valeurs des axes. Ici, nous voulons dessiner un graphique de dispersion, nous utilisons donc la fonction Scatter (). Nous passons différents paramètres à cette fonction.
Pour acquérir les marqueurs du cercle vides, l'argument «Edgecolor» est défini ici. De plus, PLT.show () La fonction est appelée pour représenter la figure. Le résultat attendu pour le code expliqué ci-dessus est joint ici.
Personnalisez le marqueur de la linyle de Matplotlib
Pour personnaliser l'apparence de la ligne affichée, utilisez le linyle de paramètre ou le LS relativement court.
Nous avons acquis des bibliothèques Matplotlib et Numpy. Matplotlib est un cadre graphique pour les dispositions de tableau bidimensionnelles. Il s'agit d'une multi-plate-forme basée sur Numpy utilisée pour l'analyse visuelle. Ici, nous pouvons modifier le marqueur Matplotlib.
En plus de cela, nous avons appelé la fonction intégrée de la bibliothèque Numpy pour initialiser le tableau pour stocker les valeurs. Ensuite, nous avons utilisé la méthode de tracé () pour dessiner la figure. Le paramètre 'D-.G 'est utilisé pour tracer des marqueurs en forme de diamant de couleur verte avec des lignes pointillées dans l'illustration. Nous dessinons une ligne pointillée dans le graphique en utilisant '-.'. Après tout cela, nous affichons la figure. Le résultat attendu pour le code expliqué ci-dessus est joint ici.
Conclusion
Dans cet article, nous avons discuté des marqueurs Matplotlib en profondeur. Dans Matplotlib, nous pouvons créer plusieurs segments grâce à l'utilisation du PLT.Plot () Méthode pour ajouter les coordonnées de l'axe x et y pour chaque alignement. Différents points de marque ont été utilisés dans Matplotlib pour des tracés de ligne de dessin et de dispersion. Nous avons vu comment ajuster la taille, la couleur et la forme des marqueurs.