Marcadores de matplotlib
El componente Python Matplotlib Markers contiene todos los enfoques necesarios para trabajar con marcadores. La función de marcador se usa tanto en la gráfica como en la dispersión. En los gráficos matplotlib, un marcador matplotlib es un medio particular para administrar marcadores. Las funciones de marcador se pueden usar para modificar gráficos que contienen varios tipos de marcadores y otros iconos de señalización. Para definir el marcador, especificaríamos alternativamente el argumento de anotación de cadena acortada. Veamos todos los marcadores disponibles y cómo utilizarlos.
Agregar marcador de matlotlib
Este módulo incluye la funcionalidad de manejo de marcadores. Tanto la configuración del indicador de gráfica como de dispersión utilizará esta. El 'marcador' del parámetro se puede usar para ilustrar cada ubicación con un signo tan específico. Haremos un marcador de 'estrella' en un gráfico de línea en el ejemplo posterior.
Al comienzo del programa, importamos matplotlib junto con otro módulo conocido como módulos numpy. El matplotlib.La biblioteca de Pyplot es responsable de las funciones gráficas y los métodos de trazado y la biblioteca Numpy se utiliza para manejar diferentes valores numéricos.
Además, declaramos una matriz utilizando la función incorporada de la biblioteca Numpy y aquí, pasamos algunos valores aleatorios como los parámetros de esta función. Ahora, usamos la función tram () para dibujar el gráfico. Esta función tiene dos argumentos. Podemos especificar el marcador aquí. El parámetro de 'marcador' se utiliza para resaltar distintas partes de la parcela. Cada punto en el gráfico se indica con un marcador '+'.
Además de esto, llamamos al PLT.Método show () para mostrar el gráfico. El resultado esperado para el código explicado anteriormente se adjunta aquí.
Se ha utilizado un marcador '+' más para marcar cada punto como se muestra en el gráfico.
Insertar el color del borde en el marcador de matlotlib
Para cambiar el color de los límites de los identificadores, solo usamos el argumento 'MarkeredGecolor' o el atajo 'MEC' para especificar el tono al borde del marcador. Aquí, también ajustamos las dimensiones de los indicadores. Podríamos usar el argumento 'Marcar' o la versión abreviada, 'MS'.
Aquí, presentamos matplotlib.Bibliotecas Pyplot y Numpy que se utilizan para crear gráficos y operar algunas funciones numéricas. Inicializamos la matriz utilizando la función de la biblioteca Numpy. Además, utilizamos la función plot ().
Especificamos el símbolo del marcador, el tamaño del marcador y el color del borde del marcador. Hemos definido 'd' al marcador de parámetro '. Indica que el marcador debe tener una forma de diamante. Al final, empleamos el PLT.show () función para mostrar el gráfico. El resultado esperado para el código explicado anteriormente se adjunta aquí.
El color de borde del diamante se cambia a amarillo en este gráfico utilizando el parámetro 'MarkeredGecolor'. Del mismo modo, el tamaño del marcador se ajusta a 15 utilizando el parámetro 'Markersize'.
Ajuste el color del marcador matplotlib
Para modificar el color de los símbolos, usaremos el argumento 'MarkerFacecolor' o su forma acortada 'MFC'. Aquí, el valor de MFC es 'Y'.
Antes de comenzar el código, debemos incluir bibliotecas requeridas que incluyan matplotlib.Pyplot como PLT y Numpy para representaciones visuales y operar algunas funciones matemáticas. Además, creamos una matriz que contiene valores aleatorios. Ahora, empleamos el método Plot (). Esta función acepta diferentes parámetros para especificar el símbolo del marcador, su color de borde, su sombra y su tamaño. El argumento 'Marcador' se establece en 'D' que significa símbolo 'Diamante'.
El marcador de diamantes se establece en amarillo en este caso. El tamaño del marcador se establece en '12'. El parámetro 'MarkeredGecolor' se abrevia como 'MEC' aquí. Del mismo modo, el 'MarkerFacecolor' se abrevia como 'MFC'. Para colorear el marcador, tanto 'MEC' como 'MFC' se fijan al amarillo en este ejemplo. Para mostrar el gráfico aplicamos el PLT.función show (). El resultado esperado para el código explicado anteriormente se adjunta aquí.
Gráfico de dispersión matplotlib contiene marcador de círculo vacío
En esta ilustración, los marcadores de círculo vacío se están utilizando para dibujar el gráfico. El indicador del círculo en blanco no tiene estilo de llenado.
En primer lugar, integramos matplotlib.Pyplot como bibliotecas PLT y Numpy. Luego utilizamos la función incorporada randn () de la biblioteca numpy para establecer los valores de los ejes. Aquí, queremos dibujar un gráfico de dispersión para que utilicemos la función de dispersión (). Pasamos diferentes parámetros a esta función.
Para adquirir los marcadores del círculo vacío, el argumento 'edgecolor' se establece en azul aquí. Además, plt.Se llama a la función show () para representar la figura. El resultado esperado para el código explicado anteriormente se adjunta aquí.
Personalizar el marcador Linestyle de Matplotlib
Para personalizar la apariencia de la línea mostrada, utilice el parámetro Linestyle o el LS relativamente corto.
Adquirimos bibliotecas matePlotlib y numpy. Matplotlib es un marco gráfico para diseños de matriz bidimensionales. Es una plataforma múltiple basada en numpy utilizada para análisis visual. Aquí podemos modificar el marcador matplotlib.
Además de esto, llamamos a la función incorporada de la biblioteca Numpy para inicializar la matriz para almacenar los valores. A continuación, utilizamos el método Plot () para dibujar la figura. El parámetro 'D-.G 'se está utilizando para trazar marcadores en forma de diamante de color verde con líneas discontinuas en la ilustración. Dibujamos una línea discontinua en el gráfico usando '-.'. Después de todo esto, mostramos la figura. El resultado esperado para el código explicado anteriormente se adjunta aquí.
Conclusión
En este artículo, discutimos los marcadores de matplotlib en profundidad. En matplotlib, podemos crear múltiples segmentos mediante el uso del PLT.Método Plot () para agregar las coordenadas del eje x e y para cada alineación. Se han utilizado diferentes puntos de marca en matplotlib para la línea de dibujo y las parcelas de dispersión. Hemos visto cómo ajustar el tamaño, el color y la forma de los marcadores.