Justering av Farger og Stiler
Farger
Da stolpediagrammer ble diskutert, ble fargene på de enkelte stolpene tilpasset. For å endre fargen for alle plott enhetlig, bruk nøkkelargumentet color.
123456789101112131415161718import 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()
I dette tilfellet ble fargen red satt for det første linjediagrammet, og det andre ble satt til blue. I motsetning til punkt- eller stolpediagrammer, som består av flere elementer, representerer et linjediagram kun ett element, så det kan kun tildeles én farge. Til sammenligning, se følgende eksempel på et stolpediagram fra en tidligere seksjon:
123456789import 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()
Gjennomsiktighet
En annen parameter for utseende er alpha (gjennomsiktighet for diagrammet). Standardverdien er 1 (ugjennomsiktig), som er den maksimale mulige verdien. Mulige verdier varierer fra 0 til 1, der 0 gjør diagrammet helt gjennomsiktig.
123456789101112131415import 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()
Ved å bruke alpha=0.5 gjorde vi plottet for den lineære funksjonen mer gjennomsiktig for å rette mer oppmerksomhet mot plottet av den kvadratiske funksjonen. Å endre gjennomsiktighet brukes hovedsakelig til nettopp dette formålet.
Swipe to start coding
- Angi fargen på de nederste stolpene til
'darkslateblue'. - Angi fargen på de midterste stolpene til
'steelblue'(argumentet skal komme etterlabel-parameteren). - Angi gjennomsiktigheten til de midterste stolpene til
0.7(det høyre argumentet). - Angi fargen på de øverste stolpene til
'goldenrod'.
Løsning
Takk for tilbakemeldingene dine!
single
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Fantastisk!
Completion rate forbedret til 6.25Justering av Farger og Stiler
Sveip for å vise menyen
Farger
Da stolpediagrammer ble diskutert, ble fargene på de enkelte stolpene tilpasset. For å endre fargen for alle plott enhetlig, bruk nøkkelargumentet color.
123456789101112131415161718import 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()
I dette tilfellet ble fargen red satt for det første linjediagrammet, og det andre ble satt til blue. I motsetning til punkt- eller stolpediagrammer, som består av flere elementer, representerer et linjediagram kun ett element, så det kan kun tildeles én farge. Til sammenligning, se følgende eksempel på et stolpediagram fra en tidligere seksjon:
123456789import 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()
Gjennomsiktighet
En annen parameter for utseende er alpha (gjennomsiktighet for diagrammet). Standardverdien er 1 (ugjennomsiktig), som er den maksimale mulige verdien. Mulige verdier varierer fra 0 til 1, der 0 gjør diagrammet helt gjennomsiktig.
123456789101112131415import 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()
Ved å bruke alpha=0.5 gjorde vi plottet for den lineære funksjonen mer gjennomsiktig for å rette mer oppmerksomhet mot plottet av den kvadratiske funksjonen. Å endre gjennomsiktighet brukes hovedsakelig til nettopp dette formålet.
Swipe to start coding
- Angi fargen på de nederste stolpene til
'darkslateblue'. - Angi fargen på de midterste stolpene til
'steelblue'(argumentet skal komme etterlabel-parameteren). - Angi gjennomsiktigheten til de midterste stolpene til
0.7(det høyre argumentet). - Angi fargen på de øverste stolpene til
'goldenrod'.
Løsning
Bytt til skrivebordet for virkelighetspraksisFortsett der du er med et av alternativene nedenforTakk for tilbakemeldingene dine!
single
