Matplotlib fill_between
Se forman uno o más gráficos vectoriales que representan las porciones ocupadas debido a esto. El argumento 'donde' podría usarse para cubrir solo secciones particulares. Las esquinas integran los vértices proporcionados inmediatamente de forma predeterminada. Matplotlib es un paquete gráfico para el lenguaje de Python con Numpy, y es la versión matemática cuantitativa de Python mejorada.
En este artículo, le mostraremos cómo llenar el gradiente de matplotlib con un esquema de color diferente utilizando la técnica Matplotlib Fill _between ().
Matplotlib Fill_between () función y color:
El método fill_between () se utiliza para sombrear el espacio o la porción entre dos líneas horizontales o verticales. Las líneas son especificadas por algunas coordenadas definidas, que crean una o más formas poligonales que representan la región llena del gráfico.
En este escenario, exploraremos cómo insertar colores en la parte especificada de la figura.
Importar matplotlib.Pyplot como PLTimportar numpy como np
Def Fill_Example ()::
PLT.Título ('Figura')
x_array = np.Linspace (0, 20*NP.Pi, 200)
print ('x_array:', x_array)
print ('len (x_array):', len (x_array))
y_array = np.sin (x_array)
print ('y_array:', y_array)
PLT.tram (x_array, y_array)
PLT.relleno (x_array, y_array, 'g')
PLT.espectáculo()
Si __name__ == '__main__':
llena_example ()
En este ejemplo, importaremos la biblioteca numpy y matplotlib.biblioteca de pyplot. A continuación, definimos la función Fill_Example (). Especificamos la etiqueta de la gráfica usando el PLT.método title (). Aquí damos la etiqueta de 'figura' a la trama. Declaramos un conjunto de datos para x_array.
Además, creamos numerosos elementos, y esos elementos se almacenan en esa matriz. Empleamos la función impreso () para imprimir la matriz. La función Len () se proporciona como un parámetro para el método print () en la siguiente línea. Tenemos que establecer los valores de la matriz del eje Y.
Del mismo modo, también llamamos a la función print () para y_array. Proporcionamos estas dos matrices a la capa.Función plot () para mostrar las curvas. Esta función contiene tres parámetros. Aquí especificamos el color que queríamos ser llenados en la curva. Por lo tanto, se nos da un color 'g' que representa curvas verdes.
La función plt.Fill () está llamado para obtener la lista de argumentos. Después de llamar a plt.función show (), se muestra el gráfico.
Obtenemos el gráfico con la etiqueta 'figura' en el centro ejecutando el código como se mencionó anteriormente.
Matplotlib fill_between () aplicado en dos líneas:
En este paso, notaremos cómo utilizar Python para llenar la región de un gráfico con la sombra de nuestro deseo a través de Matplotlib. Debemos proporcionar un parámetro de color al método fill_between () y especificar el tinte para lograr esto. Aquí también usamos el parámetro 'alfa.'
Importar matplotlib.Pyplot como PLTimportar numpy como np
x = NP.Arange (0,20,0.5)
B1 = 5 - 3*x
B2 = 4 - 0.8*x
B3 = 0.1 -x
B4 = NP.Mínimo (B1, B2)
PLT.Ylim (0, 4)
PLT.Parcela (X, B1,
X, B2,
x, b3)
PLT.Fill_between (x, b2, b4, color = 'rojo',
alfa = 1.0)
PLT.espectáculo()
Al comienzo del código, integramos matplotlib.paquetes de pyplot y numpy. Declaramos la variable 'x' y especificamos diferentes valores. Para este propósito, llamamos a la función Arran () de la biblioteca Numpy.
Ahora tenemos que definir los puntos para demostrar las líneas en el gráfico. Indicamos el borde superior del sombreado llamando al NP.función mínima (). Además de esto, establecemos los valores para el y-Limit. Esto también lo realiza la función PLT.ylim ().
Ahora utilizamos el PLT. Función plot () para dibujar las líneas. Contiene diferentes parámetros. Al final, decidimos las líneas en las que queremos el sombreado o el relleno. Entonces, para lograr esto, definimos el PLT.método fill_between (), y el color que queremos llenar es 'rojo' en este caso.
Por lo tanto, pasamos el color como un parámetro de esta función. También especificamos el tamaño de la porción sombreada pasando el argumento 'alfa' a la función PLT.llena_between (). Para visualizar la figura que utilizamos PLT.show () funcionalidad.
Matplotlib Fill_between () Función usando la escala de registro:
Aquí vamos a aprender el proceso de llenar la porción debajo de la pendiente por escala logarítmica. Para hacer una escala logarítmica, tenemos que cambiar la medición de los ejes para registrar.
Importar matplotlib.Pyplot como PLTimportar numpy como np
a = np.Linspace (-3, 3, 50)
B = NP.pecado (a)
PLT.Parcela (a, b)
PLT.Fill_between (A, B)
PLT.xscale ('log')
PLT.Yscale ('log')
PLT.espectáculo()
La parte más importante del código es incluir las bibliotecas. Cada biblioteca tiene su propósito. Mate.Pyplot se importa para visualizaciones gráficas, y la biblioteca Numpy se importa para matemáticas y trabajando con conjuntos de datos. En el siguiente paso, definimos las dimensiones de datos utilizando la biblioteca Numpy.
Entonces, para esto, hacemos dos variables separadas. El NP.La función linspace () está llamada a declarar puntos de datos del eje x. Utilizamos el PLT.Función plot () para dibujar los conjuntos de datos del eje x y el eje Y. Ahora se llama al método fill_between () para llenar la porción entre las curvaturas en el gráfico. Además, para desarrollar una escala logarítmica, primero tenemos que aplicar el PLT.Función de escala ('log') para el conjunto de datos del eje x. Y luego, aplicamos la misma función al conjunto de datos del eje Y.
Al ejecutar este paso, podríamos definir la escala de ambos ejes. Al final, llamamos al PLT.show () función para presentar el gráfico.
Conclusión:
En este artículo, hemos pasado por diferentes métodos con sus ejemplos de llenar la región gráfica entre las líneas. Usamos la función Fill_between () para este propósito. Examinamos cómo sombrear la parte del gráfico utilizando una escala logarítmica. Del mismo modo, vemos cómo llenar la porción entre dos líneas usando alfa. Y además, vemos el método de especificar el color de la parte sombreada del gráfico.