Veeg om het menu te tonen

Kleuren en Transparantie

Kleuren

Bij het bespreken van staafdiagrammen werden de kleuren van individuele balken aangepast. Om de kleur voor alle grafieken uniform te wijzigen, gebruik het sleutelwoordargument 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 dit geval werd de kleur red ingesteld voor de eerste lijngrafiek en de tweede werd ingesteld op blue. In tegenstelling tot scatter- of staafdiagrammen, die uit meerdere elementen bestaan, vertegenwoordigt een lijngrafiek één enkel element, zodat er slechts één kleur aan kan worden toegekend. Ter vergelijking, bekijk het volgende staafdiagram-voorbeeld uit een eerdere sectie:


              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()

Transparantie

Een andere parameter voor het uiterlijk is alpha (transparantie van de plot). De standaardwaarde is 1 (ondoorzichtig), wat de maximale waarde is. In principe liggen de mogelijke waarden tussen 0 en 1, waarbij 0 de plot volledig transparant maakt.


              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()

Door alpha=0.5 te gebruiken, hebben we de plot van de lineaire functie transparanter gemaakt om meer aandacht te vestigen op de plot van de kwadratische functie. Het aanpassen van de transparantie wordt meestal precies voor dit doel gebruikt.

Taak

Swipe to start coding

Stel de kleur van de onderste balken in op 'darkslateblue'.
Stel de kleur van de middelste balken in op 'steelblue' (het argument moet na de parameter label komen).
Stel de transparantie van de middelste balken in op 0.7 (het meest rechtse argument).
Stel de kleur van de bovenste balken in op 'goldenrod'.

Oplossing

Schakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande opties

Was alles duidelijk?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 3. Hoofdstuk 4

Vraag AI

Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.

Kleuren en Transparantie

Kleuren

Bij het bespreken van staafdiagrammen werden de kleuren van individuele balken aangepast. Om de kleur voor alle grafieken uniform te wijzigen, gebruik het sleutelwoordargument 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()


              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()

Transparantie


              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()

Taak

Swipe to start coding

Stel de kleur van de onderste balken in op 'darkslateblue'.
Stel de kleur van de middelste balken in op 'steelblue' (het argument moet na de parameter label komen).
Stel de transparantie van de middelste balken in op 0.7 (het meest rechtse argument).
Stel de kleur van de bovenste balken in op 'goldenrod'.

Oplossing

Schakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande opties

Was alles duidelijk?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 3. Hoofdstuk 4

Schakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande opties