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Lernen Farben und Transparenz | Diagrammanpassung
Ultimative Visualisierung mit Python

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Farben und Transparenz

Farben

Bei der Besprechung von Balkendiagrammen wurden die Farben der einzelnen Balken angepasst. Um die Farbe für alle Diagramme einheitlich zu ändern, verwenden Sie das Schlüsselwortargument color.

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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 11) data_squared = data_linear ** 2 data_log = np.exp(data_linear) # Setting the color of the first line plot plt.plot(data_linear, label='linear function', color='red') # Setting the color of the second line plot 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) plt.legend() plt.show()
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In diesem Fall wurde für das erste Liniendiagramm die Farbe red und für das zweite die Farbe blue festgelegt. Im Gegensatz zu Streu- oder Balkendiagrammen, die aus mehreren Elementen bestehen, stellt ein Liniendiagramm nur ein einzelnes Element dar, sodass ihm nur eine Farbe zugewiesen werden kann. Zum Vergleich betrachten Sie das folgende Balkendiagramm-Beispiel aus einem früheren Abschnitt:

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import matplotlib.pyplot as plt programming_languages = ['Python', 'Java', 'C#', 'C++'] shares = [40, 30, 17, 13] # Setting a separate color for each bar plt.bar(programming_languages, shares, color=['b', 'green', 'red', 'yellow']) plt.title('Percentage of users of programming languages') plt.show()
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Transparenz

Ein weiteres Darstellungsmerkmal ist alpha (Transparenz des Plots). Der Standardwert ist 1 (deckend), was dem maximal möglichen Wert entspricht. Grundsätzlich reicht der mögliche Wertebereich von 0 bis 1, wobei 0 den Plot vollständig transparent macht.

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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 11) data_squared = data_linear ** 2 # Changing the transparency of the first line plot 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) plt.legend() plt.show()
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Durch die Verwendung von alpha=0.5 wurde das Diagramm der linearen Funktion transparenter gestaltet, um den Fokus stärker auf das Diagramm der quadratischen Funktion zu lenken. Die Anpassung der Transparenz wird hauptsächlich genau zu diesem Zweck eingesetzt.

Aufgabe

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  1. Die Farbe der untersten Balken auf 'darkslateblue' setzen.
  2. Die Farbe der mittleren Balken auf 'steelblue' setzen (das Argument sollte dem label-Parameter folgen).
  3. Die Transparenz der mittleren Balken auf 0.7 setzen (das rechteste Argument).
  4. Die Farbe der obersten Balken auf 'goldenrod' setzen.

Lösung

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Abschnitt 3. Kapitel 4

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import matplotlib.pyplot as plt programming_languages = ['Python', 'Java', 'C#', 'C++'] shares = [40, 30, 17, 13] # Setting a separate color for each bar plt.bar(programming_languages, shares, color=['b', 'green', 'red', 'yellow']) plt.title('Percentage of users of programming languages') plt.show()
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Ein weiteres Darstellungsmerkmal ist alpha (Transparenz des Plots). Der Standardwert ist 1 (deckend), was dem maximal möglichen Wert entspricht. Grundsätzlich reicht der mögliche Wertebereich von 0 bis 1, wobei 0 den Plot vollständig transparent macht.

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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 11) data_squared = data_linear ** 2 # Changing the transparency of the first line plot 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) plt.legend() plt.show()
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Durch die Verwendung von alpha=0.5 wurde das Diagramm der linearen Funktion transparenter gestaltet, um den Fokus stärker auf das Diagramm der quadratischen Funktion zu lenken. Die Anpassung der Transparenz wird hauptsächlich genau zu diesem Zweck eingesetzt.

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  2. Die Farbe der mittleren Balken auf 'steelblue' setzen (das Argument sollte dem label-Parameter folgen).
  3. Die Transparenz der mittleren Balken auf 0.7 setzen (das rechteste Argument).
  4. Die Farbe der obersten Balken auf 'goldenrod' setzen.

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