Anpassen des Rasters
Ein weiterer wichtiger Aspekt der Anpassung ist die Gitter-Anpassung. Das pyplot-Modul stellt hierfür die Funktion grid() zur Verfügung.
Sichtbarkeit und Achsen
Der erste Parameter visible gibt an, ob die Gitterlinien angezeigt werden sollen (standardmäßig werden sie nicht angezeigt).
Der Parameter axis bei der Gitteranpassung ermöglicht die Steuerung der Richtung, in der Gitterlinien im Diagramm erscheinen:
'x'— zeigt vertikale Gitterlinien entlang der x-Achse an;'y'— zeigt horizontale Gitterlinien entlang der y-Achse an;'both'— zeigt Gitterlinien in beiden Richtungen an (dies ist das Standardverhalten).
Dieser Parameter ist nützlich, wenn die Datenanordnung entlang einer bestimmten Achse hervorgehoben oder die visuelle Unübersichtlichkeit durch Begrenzung der Gitterlinien auf eine Richtung reduziert werden soll.
123456789101112131415161718import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 11) data_squared = data_linear ** 2 plt.plot(data_linear, label='linear function', color='red', alpha=0.5) plt.plot(data_squared, '-o', label='quadratic function', color='blue') plt.xticks(data_linear) plt.xlabel('x', loc='right') plt.ylabel('y', loc='top', rotation=0) # Setting the horizontal grid lines to be visible plt.grid(True, axis='x') plt.legend() plt.show()
In diesem Beispiel wurden visible=True und axis='x' gesetzt, um nur die vertikalen Gitterlinien anzuzeigen. Dies verbessert das Diagramm durch nützliche Referenzlinien, ohne unnötige horizontale Elemente hinzuzufügen.
Farbe und Transparenz
Es ist ebenfalls möglich, die Farbe der Gitterlinien mit dem Parameter color und deren Transparenz mit dem Parameter alpha zu ändern.
123456789101112131415161718import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 11) data_squared = data_linear ** 2 plt.plot(data_linear, label='linear function', color='red', alpha=0.5) plt.plot(data_squared, '-o', label='quadratic function', color='blue') plt.xticks(data_linear) plt.xlabel('x', loc='right') plt.ylabel('y', loc='top', rotation=0) # Customizing the horizontal grid lines plt.grid(True, axis='x', alpha=0.2, color='black') plt.legend() plt.show()
Jetzt sind unsere Gitterlinien schwarz (color='black') und transparenter (alpha=0.2), was das Diagramm noch ansprechender macht.
Es gibt noch weitere mögliche Parameter für die Funktion grid() (diese werden jedoch seltener verwendet). Hier ist die grid() Dokumentation, falls Sie weitere Möglichkeiten erkunden möchten.
Swipe to start coding
Es stehen Temperaturdaten für Boston und Seattle zur Verfügung. Die Gitterlinien des Diagramms sollen für eine bessere Lesbarkeit angepasst werden.
Vervollständigen Sie den Code, um die Gitterlinien gemäß den folgenden Anforderungen zu konfigurieren:
- Verwendung der korrekten Funktion zur Konfiguration der Gitterlinien.
- Sichtbarkeit des Gitters durch entsprechende Einstellung des ersten Arguments.
- Beschränkung des Gitters auf Linien parallel zur x-Achse (
axis='y'). - Festlegung der Gitterlinienfarbe auf
'slategrey'. - Anpassung der Transparenz der Gitterlinien auf
0.5.
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Der erste Parameter visible gibt an, ob die Gitterlinien angezeigt werden sollen (standardmäßig werden sie nicht angezeigt).
Der Parameter axis bei der Gitteranpassung ermöglicht die Steuerung der Richtung, in der Gitterlinien im Diagramm erscheinen:
'x'— zeigt vertikale Gitterlinien entlang der x-Achse an;'y'— zeigt horizontale Gitterlinien entlang der y-Achse an;'both'— zeigt Gitterlinien in beiden Richtungen an (dies ist das Standardverhalten).
Dieser Parameter ist nützlich, wenn die Datenanordnung entlang einer bestimmten Achse hervorgehoben oder die visuelle Unübersichtlichkeit durch Begrenzung der Gitterlinien auf eine Richtung reduziert werden soll.
123456789101112131415161718import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 11) data_squared = data_linear ** 2 plt.plot(data_linear, label='linear function', color='red', alpha=0.5) plt.plot(data_squared, '-o', label='quadratic function', color='blue') plt.xticks(data_linear) plt.xlabel('x', loc='right') plt.ylabel('y', loc='top', rotation=0) # Setting the horizontal grid lines to be visible plt.grid(True, axis='x') plt.legend() plt.show()
In diesem Beispiel wurden visible=True und axis='x' gesetzt, um nur die vertikalen Gitterlinien anzuzeigen. Dies verbessert das Diagramm durch nützliche Referenzlinien, ohne unnötige horizontale Elemente hinzuzufügen.
Farbe und Transparenz
Es ist ebenfalls möglich, die Farbe der Gitterlinien mit dem Parameter color und deren Transparenz mit dem Parameter alpha zu ändern.
123456789101112131415161718import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 11) data_squared = data_linear ** 2 plt.plot(data_linear, label='linear function', color='red', alpha=0.5) plt.plot(data_squared, '-o', label='quadratic function', color='blue') plt.xticks(data_linear) plt.xlabel('x', loc='right') plt.ylabel('y', loc='top', rotation=0) # Customizing the horizontal grid lines plt.grid(True, axis='x', alpha=0.2, color='black') plt.legend() plt.show()
Jetzt sind unsere Gitterlinien schwarz (color='black') und transparenter (alpha=0.2), was das Diagramm noch ansprechender macht.
Es gibt noch weitere mögliche Parameter für die Funktion grid() (diese werden jedoch seltener verwendet). Hier ist die grid() Dokumentation, falls Sie weitere Möglichkeiten erkunden möchten.
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Vervollständigen Sie den Code, um die Gitterlinien gemäß den folgenden Anforderungen zu konfigurieren:
- Verwendung der korrekten Funktion zur Konfiguration der Gitterlinien.
- Sichtbarkeit des Gitters durch entsprechende Einstellung des ersten Arguments.
- Beschränkung des Gitters auf Linien parallel zur x-Achse (
axis='y'). - Festlegung der Gitterlinienfarbe auf
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