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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Aprenda Cores e Transparência | Personalização de Gráficos
Visualização Definitiva com Python

bookCores e Transparência

Cores

Quando os gráficos de barras foram discutidos, as cores das barras individuais foram personalizadas. Para alterar a cor de todos os gráficos de forma uniforme, utilize o argumento de palavra-chave 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()
copy

Neste caso, a cor red foi definida para o primeiro gráfico de linha, e o segundo foi definido como blue. Diferentemente dos gráficos de dispersão ou de barras, que consistem em múltiplos elementos, um gráfico de linha representa um único elemento, portanto, apenas uma cor pode ser atribuída a ele. Para comparação, considere o seguinte exemplo de gráfico de barras de uma seção anterior:


              
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()
copy

Transparência

Outro parâmetro de aparência é alpha (transparência do gráfico). Seu valor padrão é 1 (opaco), que é o valor máximo possível. Basicamente, seus valores possíveis variam de 0 a 1, onde 0 torna o gráfico totalmente transparente.


              
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()
copy

Usando alpha=0.5, tornamos o gráfico da função linear mais transparente para direcionar mais atenção ao gráfico da função quadrática. A modificação da transparência é utilizada principalmente para esse propósito.

Tarefa

Swipe to start coding

  1. Definir a cor das barras inferiores como 'darkslateblue'.
  2. Definir a cor das barras do meio como 'steelblue' (o argumento deve seguir o parâmetro label).
  3. Definir a transparência das barras do meio como 0.7 (o argumento mais à direita).
  4. Definir a cor das barras superiores como 'goldenrod'.

Solução

Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 3. Capítulo 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()
copy

Neste caso, a cor red foi definida para o primeiro gráfico de linha, e o segundo foi definido como blue. Diferentemente dos gráficos de dispersão ou de barras, que consistem em múltiplos elementos, um gráfico de linha representa um único elemento, portanto, apenas uma cor pode ser atribuída a ele. Para comparação, considere o seguinte exemplo de gráfico de barras de uma seção anterior:


              
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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')
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Transparência

Outro parâmetro de aparência é alpha (transparência do gráfico). Seu valor padrão é 1 (opaco), que é o valor máximo possível. Basicamente, seus valores possíveis variam de 0 a 1, onde 0 torna o gráfico totalmente transparente.


              
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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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Usando alpha=0.5, tornamos o gráfico da função linear mais transparente para direcionar mais atenção ao gráfico da função quadrática. A modificação da transparência é utilizada principalmente para esse propósito.

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  2. Definir a cor das barras do meio como 'steelblue' (o argumento deve seguir o parâmetro label).
  3. Definir a transparência das barras do meio como 0.7 (o argumento mais à direita).
  4. Definir a cor das barras superiores como 'goldenrod'.

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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)
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plt.ylabel('y', loc='top', rotation=0)
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Neste caso, a cor red foi definida para o primeiro gráfico de linha, e o segundo foi definido como blue. Diferentemente dos gráficos de dispersão ou de barras, que consistem em múltiplos elementos, um gráfico de linha representa um único elemento, portanto, apenas uma cor pode ser atribuída a ele. Para comparação, considere o seguinte exemplo de gráfico de barras de uma seção anterior:


              
123456789

            
import matplotlib.pyplot as plt

programming_languages = ['Python', 'Java', 'C#', 'C++']
shares = [40, 30, 17, 13]

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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)
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Usando alpha=0.5, tornamos o gráfico da função linear mais transparente para direcionar mais atenção ao gráfico da função quadrática. A modificação da transparência é utilizada principalmente para esse propósito.

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  1. Definir a cor das barras inferiores como 'darkslateblue'.
  2. Definir a cor das barras do meio como 'steelblue' (o argumento deve seguir o parâmetro label).
  3. Definir a transparência das barras do meio como 0.7 (o argumento mais à direita).
  4. Definir a cor das barras superiores como 'goldenrod'.

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