Matplotlib colorbar
De er plottet på en egen akse i matplotlib. Figur.Colorbar eller dens pyplot som dekker pyplot.Colorbar, som bruker Make_axes og Colorbar internt, brukes ofte til å produsere Colorabars. Du trenger ikke å påkalle tilnærmingene manuelt eller initialisere modulene i dette segmentet som sluttbruker.
Matplotlib er en numerisk-matematisk ekspansjon for Numpy Library i Python. Den toppnivåartisten, figuren, er levert av figurmodulen, og den omfatter alle plottelementer. Standardavstanden til delplott og topp plottelementene styres av denne modulen.
I denne artikkelen vil vi undersøke metodene for å betjene matplotlib colorbar -teknikk og hvordan det kan hjelpe oss å få resultatene vi ønsker. La oss begynne artikkelen med en enkel illustrasjon, og videre vil vi diskutere noen mer sammensatte.
Legg til en vertikal fargelinje i en scatterplot
En normal sannsynlighetsplott for en netthandel er vist nedenfor. Det viser andelen seere vs. Totalt transaksjoner. Forholdet her mellom begge vises av fargelinjen i dette tilfellet. Vi kunne se fra fargelinjen som indikerer at antallet individer er mindre på noen dager, transaksjoner har vært mer.
Maksimale konverteringshastigheter er betegnet med de gule prikkene. Vi kan få en enkel illustrasjon av en vertikal fargelinje i bildet nedenfor.
Nå vil vi se på programmets kode. Vi fortsatte med programmet ved å importere Python Matplotlib -biblioteket. Så for horisontale og vertikale retninger ga vi forskjellige koordinater.
Etter det definerte vi konverteringsfaktoren. Så kartla vi det slik. Vi bruker begrepet CMAP, som refererer til Colormap. Fargen relatert til den angitte tilstanden opprettes av CMAP.
Importer matplotlib.Pyplot som PltImporter numpy som num
NumOfvisit = [3110, 920, 874, 3406, 4178, 2024, 4985]
Salg = [350, 93, 68, 292, 439, 350, 180]
konvertering = [.05,.09,.02,1.1,2.9,.37,.68]
plt.spredning (x = numOfVisit, y = salg, c = konvertering, cmap = "Spring")
CBAR = plt.colorbar (label = "konvertering", orientering = "horisontal", krympe =.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.forestilling()
Vi har brukt tittelkomponenten for Colorbar -etiketten, som indikerer hva som symboliserer eller hvordan den skal plasseres. Her har fargelinjen tittelen 'konvertering' på grunn av etikett -taggen. Vi benyttet "krymp" -funksjonen for å justere størrelsen på den gitte fargelinjen. Merkene på fargelinjen har også blitt brukt her. Vi benyttet oss.
Tagger er uttrykket som viser langs dimensjonen til plottet. Vi kan imidlertid enkelt endre og endre disse grafene for å oppfylle kravene våre. Vi kan også justere størrelsen, fargen og stilen på skrifttypen.
Legg til en enkelt fargelinje i flere delplotter
Den første metoden ligner på tradisjonell plotting i som innebærer først å lage hovedplottet og deretter legge til en fargelinje. I matplotlib er det to måter å legge til en fargelinje: eksplisitt og implisitt. Hensikten er å manuelt endre gjeldende akser i den oppgitte teknikken for å gi rom for en ekstra fargebar. Deretter, på Colorbars sted, tilsett spesifikt en akse.
Importer matplotlib.Pyplot som PltImporter numpy som NP
Fig, akser = PLT.Underplott (NROWS = 3, NCOLS = 4, FigSize = (9.5, 6))
For øks i økser.flat:
øks.set_axis_off ()
im = øks.Imshow (NP.tilfeldig.Tilfeldig ((14, 14)), CMAP = 'Spring',
vMin = 0, vmax = 1)
Fig.subplots_adjust (nederst = 0.2, topp = 1.5, til venstre = 0.1, til høyre = 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.forestilling()
Som vi kunne endre plasseringen av den definerte fargelinjen nøyaktig. Utgangsbildet ser slik ut:
Bruk av figur.Colorbar -funksjon
Matplotlib, derimot, inkluderer en implisitt funksjon for å erstatte de originale aksene og tildeling av innkvartering for en fargelinje. Den påfølgende forekomsten vil hjelpe oss med å forstå dette konseptet.
Importer matplotlib.Pyplot som PltImporter numpy som NP
Fig, akser = PLT.Underplott (NROWS = 3, NCOLS = 4, FigSize = (9.5, 6))
For øks i økser.flat:
øks.set_axis_off ()
im = øks.Imshow (NP.tilfeldig.Tilfeldig ((14, 14)), CMAP = 'Spring',
vMin = 0, vmax = 1)
CBAR = Fig.Colorbar (IM, AX = Axes.Ravel ().tolist (), krympe = 0.89)
CBAR.set_ticks (np.Arange (1.2, 1.6))
plt.forestilling()
For å lage grafen med forskjellig fargelinje som virker identisk høyde, juster manuelt krympparamen på fiken.Colorbar -funksjon. Legg merke til at i stedet for å bruke Cax -paramen som i forrige eksempel, bruker vi AX -paramen til figuren.Colorbar -funksjon.
Colorbar for flere tomter
Vi kan få en illustrasjon av en fargelinje med flere grafer her. Vi trenger et numpy bibliotek så vel som matplotlib for å kjøre det. Vi vil gjerne ha fire separate delplotter her. Tilsvarende, hvis vi ønsker å lage seks tomter, kan vi bruke 2, 3 og 3, 2.
Etter det benyttet vi matplotlibs IMSHOW -metode. IMshow er en teknikk som gjør det mulig for brukere å få tilgang til en todimensjonal grafikk som en utdata.
Numpys tilfeldige funksjon er inkludert i IMshow -funksjonen. Det gir mange flyteverdier mellom forskjellige åpne intervaller [2, 1.5]. Vi bruker den inne i "for loop" for å utføre den flere ganger.
Vmin og Vmax brukes til å bestemme spekteret til “Colorbar.”Vi kan endre det for å oppfylle kravene våre. Dette indikerer fargelinjens frekvens. Fargefelt- og visningsfunksjonalitetene ble deretter implementert.
Konklusjon
Matplotlib Colorbar er forklart i denne artikkelen. Bortsett fra det, undersøkte vi strukturen og argumentene. Vi undersøkte et par tilfeller for å hjelpe oss med å forstå matplotlib colorbar. For hvert eksempel endret vi syntaks og analyserte utgangen. Videre kan vi bestemme at Matplotlib Colorbar -metoden blir brukt til å lage fargelinjer, som er en grafisk illustrasjon av flerdimensjonale data. En fargelinje representerer kartleggingen av numeriske attributter til farger i matplotlib. Dette lar deg vise dataene dine på en slik måte som er tilgjengelig for et bredt spekter av brukere.