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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.


              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()

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:


              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()

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.


              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()

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

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

Soluzione

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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()


              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()

Trasparenza


              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()

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

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