Barra de color matplotlib

Matplotlib es un paquete gráfico para el lenguaje de Python usando Numpy, la extensión aritmética. Ofrece una API orientada a objetos para insertar gráficos en aplicaciones que utilizan diferentes kits de herramientas GUI. También hay una interfaz de procedimiento "Pylab" integrada en una máquina de estado (como OpenGL) que debe parecerse a Matlab, sin embargo, no se recomienda.

Se trazan sobre un eje separado en matplotlib. Cifra.barra de color o su pyplot que cubre pyplot.ColorBar, que usa Make_Axes y ColorBar internamente, se usa comúnmente para producir ColorAbars. No tendrá que invocar manualmente los enfoques o inicializar los módulos en este segmento como usuario final.

Matplotlib es una expansión numérica-matemática para la biblioteca Numpy en Python. El artista de nivel superior, la figura, es proporcionada por el módulo de la figura, y comprende todos los elementos de la trama. El espacio predeterminado de las subtramas y los elementos de la gráfica superior están controlados por este módulo.

En este artículo, examinaremos los métodos para operar la técnica de barra de color matplotlib y cómo puede ayudarnos a obtener los resultados que queremos. Comencemos el artículo con una ilustración fácil y además, discutiremos algunos más complejos.

Agregue una barra de color vertical a un diagrama de dispersión

A continuación se muestra un gráfico de probabilidad normal de una página web de comercio electrónico. Muestra la proporción de espectadores vs. el total de transacciones. La relación aquí se muestra entre la barra de color en este caso. Podríamos ver en la barra de color que indica que el número de individuos es menor en algunos días, las transacciones han sido más.

Las tasas de conversión máximas se denotan por los puntos amarillos. Podríamos obtener una ilustración simple de una barra de color vertical en la imagen a continuación.

Ahora, veremos el código del programa. Procedimos con el programa importando la Biblioteca Python Matplotlib. Luego, para las direcciones horizontales y verticales, proporcionamos diferentes coordenadas.

Después de eso, definimos el factor de conversión. Luego lo mapeamos así. Estamos utilizando el término CMAP, que se refiere a Colormapap. El color relacionado con la condición establecida es creado por el CMAP.

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
importar numpy como num
NumOfVisit = [3110, 920, 874, 3406, 4178, 2024, 4985]
Ventas = [350, 93, 68, 292, 439, 350, 180]
conversión = [.05,.09,.02,1.1,2.9,.37,.68]
PLT.dispersión (x = numOfVisit, y = ventas, c = conversión, cmap = "primavera")
CBAR = PLT.colorbar (etiqueta = "conversión", orientación = "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.espectáculo()

Hemos estado utilizando el componente del título para la etiqueta de barra de color, que indica qué simboliza o cómo debe colocarse. Aquí, la barra de color tiene el título 'Conversión' debido a la etiqueta de la etiqueta. Utilizamos la característica de 'contracción' para ajustar el tamaño de la barra de colores dada. Las marcas en la barra de color también se han aplicado aquí. Utilizamos los métodos 'establecer tics' y 'establecer ticklabels' para lograr esto.

Las etiquetas son la frase que se muestra a lo largo de la dimensión de la trama. Sin embargo, podemos cambiar fácilmente y modificar estos gráficos para cumplir con nuestros requisitos. También podríamos ajustar el tamaño, el color y el estilo de la fuente.

Agregue una sola barra de colores a múltiples subtramas

El primer método es similar al trazado tradicional que implica primero crear la trama principal y luego, agregar una barra de colores. En matplotlib, hay dos formas de agregar una barra de color: explícita e implícita. El propósito es cambiar manualmente los ejes actuales en la técnica establecida para dejar espacio para una barra de color adicional. Luego, en el lugar de la barra de color, específicamente, agregue un eje.

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
importar numpy como np
Fig, ejes = PLT.subtramas (nrows = 3, ncols = 4, figsize = (9.5, 6))
para hacha en hachas.departamento:
hacha.set_axis_off ()
IM = AX.Imshow (NP.aleatorio.aleatorio ((14, 14)), cmap = 'spring',
vmin = 0, vmax = 1)
higo.Subplots_adjust (Bottom = 0.2, superior = 1.5, izquierda = 0.1, correcto = 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.espectáculo()

Como pudimos modificar la ubicación de la barra de color definida con precisión. La imagen de salida se ve así:

Uso de la figura.función de barra de color

Matplotlib, por otro lado, incluye una función implícita para reemplazar los ejes originales y asignar alojamiento para una barra de colores. La instancia posterior nos ayudará a comprender este concepto.

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
importar numpy como np
Fig, ejes = PLT.subtramas (nrows = 3, ncols = 4, figsize = (9.5, 6))
para hacha en hachas.departamento:
hacha.set_axis_off ()
IM = AX.Imshow (NP.aleatorio.aleatorio ((14, 14)), cmap = 'spring',
vmin = 0, vmax = 1)
CBAR = FIG.barra de color (im, ax = ejes.enmarañar().tolist (), encogido = 0.89)
CBAR.set_ticks (np.Arange (1.2, 1.6))
PLT.espectáculo()

Para crear el gráfico con diferentes barras de color que parezcan una altura idéntica, ajuste manualmente el parámetro de contracción del higo.función de barra de color. Observe que, en lugar de usar el parámetro CAX como en el ejemplo anterior, usamos el parámetro AX de la figura.función de barra de color.

Barra de color para múltiples tramas

Podríamos obtener una ilustración de una barra de color con varios gráficos aquí. Necesitaremos una biblioteca numpy y matplotlib para ejecutarla. Nos gustaría tener cuatro subtramas separadas aquí. Del mismo modo, si queremos hacer seis parcelas, podríamos utilizar 2, 3 y 3, 2.

Después de eso, utilizamos el método Imshow de Matplotlib. Imshow es una técnica que permite a los usuarios acceder a un gráfico bidimensional como salida.

La función aleatoria de Numpy se incluye en la función Imshow. Proporciona numerosos valores de flotación entre diferentes intervalos abiertos [2, 1.5]. Lo estamos usando dentro del "bucle para el bucle" para ejecutarlo varias veces.

Vmin y VMAX se utilizan para determinar el espectro de la "barra de color."Podríamos cambiarlo para cumplir con nuestros requisitos. Esto indica la frecuencia de la barra de color. La barra de color y las funcionalidades de visualización se implementaron luego.

Conclusión

La barra de color matplotlib se explica en este artículo. Aparte de eso, examinamos la estructura y los argumentos. Examinamos un par de casos para ayudarnos a comprender la barra de color matplotlib. Para cada ejemplo, cambiamos la sintaxis y analizamos la salida. Además, podemos determinar que el método de barra de color matplotlib se está utilizando para crear barras de color, que son una ilustración gráfica de datos multidimensionales. Una barra de color representa el mapeo de atributos numéricos a los colores en matplotlib. Esto le permite mostrar sus datos de tal manera que sea accesible para una amplia gama de usuarios.