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Couleurs et Transparence

Couleurs

Lors de la discussion sur les graphiques en barres, les couleurs des barres individuelles ont été personnalisées. Pour modifier la couleur de tous les graphiques de manière uniforme, utilisez l’argument de mot-clé color.


              123456789101112131415161718
            
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()

Dans ce cas, la couleur red a été définie pour le premier tracé linéaire, et la seconde a été définie sur blue. Contrairement aux graphiques de dispersion ou en barres, qui se composent de plusieurs éléments, un tracé linéaire représente un seul élément, donc une seule couleur peut lui être attribuée. À titre de comparaison, considérez l’exemple suivant de graphique en barres issu d’une section précédente :


              123456789
            
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()

Transparence

Un autre paramètre d’apparence est alpha (transparence du graphique). Sa valeur par défaut est 1 (opaque), ce qui correspond à sa valeur maximale possible. En général, ses valeurs possibles vont de 0 à 1, où 0 rend le graphique totalement transparent.


              123456789101112131415
            
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()

En utilisant alpha=0.5, nous avons rendu le tracé de la fonction linéaire plus transparent afin de mettre davantage l'accent sur le tracé de la fonction quadratique. La modification de la transparence est principalement utilisée à cette fin.

Tâche

Swipe to start coding

Définir la couleur des barres les plus basses sur 'darkslateblue'.
Définir la couleur des barres du milieu sur 'steelblue' (l'argument doit suivre le paramètre label).
Définir la transparence des barres du milieu à 0.7 (l'argument le plus à droite).
Définir la couleur des barres les plus hautes sur 'goldenrod'.

Solution

Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous

Tout était clair ?

Merci pour vos commentaires !

Section 3. Chapitre 4

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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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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()

Transparence


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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()

Tâche

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Définir la couleur des barres les plus basses sur 'darkslateblue'.
Définir la couleur des barres du milieu sur 'steelblue' (l'argument doit suivre le paramètre label).
Définir la transparence des barres du milieu à 0.7 (l'argument le plus à droite).
Définir la couleur des barres les plus hautes sur 'goldenrod'.

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