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Impara Colori e Trasparenza | Personalizzazione Dei Grafici
Visualizzazione Definitiva con Python

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Colori e Trasparenza

Colori

Quando sono stati discussi i grafici a barre, sono stati personalizzati i colori delle singole barre. Per modificare il colore di tutti i grafici in modo uniforme, utilizzare l'argomento keyword 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()
copy

In questo caso, il colore red è stato impostato per il primo grafico a linee, mentre il secondo è stato impostato su blue. A differenza dei grafici a dispersione o a barre, che sono composti da più elementi, un grafico a linee rappresenta un solo elemento, quindi può essere assegnato un solo colore. Per confronto, considera il seguente esempio di grafico a barre da una sezione precedente:

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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()
copy

Trasparenza

Un altro parametro di aspetto è alpha (trasparenza del grafico). Il suo valore predefinito è 1 (opaco), che rappresenta il valore massimo possibile. In generale, i valori possibili vanno da 0 a 1, dove 0 rende il grafico completamente trasparente.

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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()
copy

Utilizzando alpha=0.5 abbiamo reso il grafico della funzione lineare più trasparente per concentrare maggiormente l'attenzione sul grafico della funzione quadratica. La modifica della trasparenza viene utilizzata principalmente proprio a questo scopo.

Compito

Swipe to start coding

  1. Impostare il colore delle barre più basse su 'darkslateblue'.
  2. Impostare il colore delle barre centrali su 'steelblue' (l'argomento deve seguire il parametro label).
  3. Impostare la trasparenza delle barre centrali su 0.7 (l'argomento più a destra).
  4. Impostare il colore delle barre superiori su 'goldenrod'.

Soluzione

Switch to desktopCambia al desktop per esercitarti nel mondo realeContinua da dove ti trovi utilizzando una delle opzioni seguenti
Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 3. Capitolo 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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In questo caso, il colore red è stato impostato per il primo grafico a linee, mentre il secondo è stato impostato su blue. A differenza dei grafici a dispersione o a barre, che sono composti da più elementi, un grafico a linee rappresenta un solo elemento, quindi può essere assegnato un solo colore. Per confronto, considera il seguente esempio di grafico a barre da una sezione precedente:

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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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Un altro parametro di aspetto è alpha (trasparenza del grafico). Il suo valore predefinito è 1 (opaco), che rappresenta il valore massimo possibile. In generale, i valori possibili vanno da 0 a 1, dove 0 rende il grafico completamente trasparente.

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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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Utilizzando alpha=0.5 abbiamo reso il grafico della funzione lineare più trasparente per concentrare maggiormente l'attenzione sul grafico della funzione quadratica. La modifica della trasparenza viene utilizzata principalmente proprio a questo scopo.

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  2. Impostare il colore delle barre centrali su 'steelblue' (l'argomento deve seguire il parametro label).
  3. Impostare la trasparenza delle barre centrali su 0.7 (l'argomento più a destra).
  4. Impostare il colore delle barre superiori su 'goldenrod'.

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