Barra colorida de matplotlib

Matplotlib é um pacote gráfico para a linguagem Python usando Numpy, a extensão aritmética. Oferece uma API orientada a objetos para inserir gráficos em aplicativos que utilizam diferentes kits de ferramentas da GUI. Há também uma interface processual “Pylab” construída em uma máquina de estado (como o OpenGL) que deve se parecer com o MATLAB, no entanto, não é recomendado.

Eles são plotados em um eixo separado em matplotlib. Figura.Colorbar ou seu pyplot cobrindo o PyPlot.Colorbar, que usa Make_axes e Colorbar internamente, é comumente usado para produzir ColorABars. Você não terá que invocar manualmente as abordagens ou inicializar os módulos neste segmento como um usuário final.

Matplotlib é uma expansão numérica-matemática para a biblioteca Numpy em Python. O artista de nível superior, a figura, é fornecido pelo módulo da figura e compreende todos os elementos da trama. O espaçamento padrão das subparcelas e os elementos da plotagem superior são controlados por este módulo.

Neste artigo, examinaremos os métodos para operar a técnica Matplotlib Colorbar e como ela pode nos ajudar a obter os resultados que queremos. Vamos começar o artigo com uma ilustração fácil e, mais adiante, discutiremos alguns mais complexos.

Adicione uma barra colorida vertical a um gráfico de dispersão

Um gráfico de probabilidade normal de uma página da web de comércio eletrônico é mostrado abaixo. Ele exibe a proporção de espectadores vs. o total de transações. A proporção aqui entre ambos é mostrada pela barra de colorida neste caso. Pudemos ver na barra de cores indicando que o número de indivíduos é menor em alguns dias, as transações foram mais.

As taxas de conversão máxima são indicadas pelos pontos amarelos. Poderíamos obter uma ilustração simples de uma barra colorida vertical na imagem abaixo.

Agora, veremos o código do programa. Prosseguimos com o programa importando a biblioteca Python Matplotlib. Então, para as direções horizontal e vertical, fornecemos coordenadas diferentes.

Depois disso, definimos o fator de conversão. Então nós mapeamos assim. Estamos usando o termo CMAP, que se refere a Colormap. A cor relacionada à condição declarada é criada pelo CMAP.

importar matplotlib.pyplot como plt
importar numpy como num
NUMOFVISIT = [3110, 920, 874, 3406, 4178, 2024, 4985]
Vendas = [350, 93, 68, 292, 439, 350, 180]
conversão = [.05,.09,.02,1.1,2.9,.37,.68]
plt.dispersão (x = numofvisit, y = vendas, c = conversão, cmap = "spring")
CBAR = pLT.Colorbar (Label = "Conversão", Orientation = "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.mostrar()

Estamos usando o componente do título para o rótulo de barra colorida, que indica exatamente o que simboliza ou como ele deve ser posicionado. Aqui, a barra colorida tem o título de 'conversão' devido à etiqueta da etiqueta. Utilizamos o recurso 'Shrink' para ajustar o tamanho da barra colorida fornecida. As marcas na barra colorida também foram aplicadas aqui. Utilizamos os métodos 'set ticks' e 'set ticklabels' para realizar isso.

Tags são a frase que aparece ao longo da dimensão do enredo. No entanto, podemos alterar facilmente e modificar esses gráficos para atender aos nossos requisitos. Também poderíamos ajustar o tamanho, a cor e o estilo da fonte.

Adicione uma única barra colorida a várias subparcelas

O primeiro método é semelhante à plotagem tradicional, que envolve primeiro criar o enredo principal e depois adicionar uma barra de colorida. Em Matplotlib, há duas maneiras de adicionar uma barra de colorida: explícita e implícita. O objetivo é alterar manualmente os eixos atuais na técnica declarada para abrir espaço para uma barra colorida extra. Então, no lugar da barra colorida, especificamente, adicione um eixo.

importar matplotlib.pyplot como plt
importar numpy como np
fig, eixos = pLT.subparcelas (nrows = 3, ncols = 4, figSize = (9.5, 6))
para machado em eixos.plano:
machado.set_axis_off ()
im = ax.IMSHOW (NP.aleatório.aleatório ((14, 14)), cmap = 'mola',
vmin = 0, vmax = 1)
Figo.SubPlots_adjust (Bottom = 0.2, superior = 1.5, esquerda = 0.1, direita = 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.mostrar()

Como poderíamos modificar a localização da barra de colorida definida com precisão. A imagem de saída se parece com o seguinte:

Uso da figura.Função da barra colorida

Matplotlib, por outro lado, inclui uma função implícita para substituir os eixos originais e alocar acomodações para uma barra de cores. A instância subsequente nos ajudará a compreender este conceito.

importar matplotlib.pyplot como plt
importar numpy como np
fig, eixos = pLT.subparcelas (nrows = 3, ncols = 4, figSize = (9.5, 6))
para machado em eixos.plano:
machado.set_axis_off ()
im = ax.IMSHOW (NP.aleatório.aleatório ((14, 14)), cmap = 'mola',
vmin = 0, vmax = 1)
CBAR = fig.Colorbar (im, machado = eixos.Ravel ().tolist (), encolher = 0.89)
CBAR.set_ticks (np.Arange (1.2, 1.6))
plt.mostrar()

Para criar o gráfico com uma barra colorida diferente que parece uma altura idêntica, ajuste manualmente o parâmetro de encolhimento da fig.Função da barra colorida. Observe que, em vez de usar o parâmetro Cax como no exemplo anterior, usamos o parâmetro AX da figura.Função da barra colorida.

Barra colorida para múltiplas parcelas

Podemos obter uma ilustração de uma barra colorida com vários gráficos aqui. Vamos precisar de uma biblioteca Numpy e Matplotlib para executá -la. Gostaríamos de ter quatro subparcelas separadas aqui. Da mesma forma, se quisermos fazer seis parcelas, poderíamos utilizar 2, 3 e 3, 2.

Depois disso, utilizamos o método IMSHOW de Matplotlib. O IMSHOW é uma técnica que permite aos usuários acessar um gráfico bidimensional como uma saída.

A função aleatória de Numpy está incluída na função IMSHOW. Dá inúmeros valores de flutuação entre diferentes intervalos abertos [2, 1.5]. Estamos usando -o dentro do "para loop" para executá -lo várias vezes.

Vmin e vmax são utilizados para determinar o espectro da “barra colorida.”Podemos mudar isso para atender aos nossos requisitos. Isso indica a frequência da barra colorida. As funcionalidades da barra colorida e da exibição foram então implementadas.

Conclusão

A barra colorida Matplotlib é explicada neste artigo. Além disso, examinamos a estrutura e os argumentos. Examinamos algumas instâncias para nos ajudar a entender a barra colorida Matplotlib. Para cada exemplo, alteramos a sintaxe e analisamos a saída. Além disso, podemos determinar que o método Matplotlib Colorbar está sendo utilizado para criar barras de colorido, que são uma ilustração gráfica de dados multidimensionais. Uma barra colorida representa o mapeamento de atributos numéricos para as cores em matplotlib. Isso permite que você exiba seus dados de tal maneira que seja acessível a uma ampla gama de usuários.