Markery matplotlib
Składnik markerów Python Matplotlib zawiera wszystkie podejścia wymagane do pracy z markerami. Funkcja markera jest używana zarówno na wykresie, jak i rozproszeniu. Na wykresach MATPlotlib marker MATPlotlib jest szczególnym sposobem zarządzania markerami. Funkcje markerów można użyć do modyfikacji wykresów zawierających różne rodzaje markerów i inne ikony sygnalizacyjne. Aby zdefiniować marker, alternatywnie określimy skrócony argument adnotacji ciągu. Spójrzmy na wszystkie dostępne markery i jak je wykorzystać.
Dodaj marker matplotlib
Ten moduł zawiera funkcjonalność obsługi markerów. Zarówno konfiguracja wskaźnika wykresu, jak i rozproszenia będzie używać tego. „Marker” parametru można użyć do zilustrowania każdej lokalizacji z tak konkretnym znakiem. W kolejnym przykładzie stworzymy znacznik „gwiazdy” na wykresie liniowym.
Na początku programu importujemy Matplotlib wraz z innym modułem znanym jako moduły Numpy. Matplotlib.Biblioteka Pyplot jest odpowiedzialna za funkcje graficzne i metody wykreślenia, a biblioteka Numpy jest wykorzystywana do obsługi różnych wartości liczbowych.
Ponadto deklarujemy tablicę za pomocą wbudowanej funkcji biblioteki Numpy i tutaj przekazujemy niektóre losowe wartości jako parametry tej funkcji. Teraz używamy funkcji PTOT () do narysowania wykresu. Ta funkcja ma dwa argumenty. Możemy określić znacznik tutaj. Parametr „marker” jest wykorzystywany do podkreślenia różnych części wykresu. Każdy punkt na wykresie jest wskazany markerem „+”.
Oprócz tego nazywamy PLT.show () metoda pokazania wykresu. Oczekiwany wynik dla powyższego wyjaśnionego kodu jest dołączony tutaj.
Znacznik „+” Plus został użyty do zaznaczenia każdego punktu, jak pokazano na wykresie.
Włóż kolor krawędzi do markera Matplotlib
Aby zmienić kolor granic identyfikatorów, po prostu używamy argumentu „MarkeredGecolor” lub skrótu „MEC”, aby określić odcień na krawędzi markera. Tutaj dostosowujemy również wymiary wskaźników. Moglibyśmy użyć argumentu „markerize” lub skróconej wersji „MS”.
Tutaj wprowadziliśmy matplotlib.Biblioteki Pyplot i Numpy, które są wykorzystywane do tworzenia wykresów i obsługi niektórych funkcji numerycznych. Zainicjujemy tablicę za pomocą funkcji biblioteki Numpy. Ponadto korzystamy z funkcji PITH ().
Określiliśmy symbol markera, rozmiar markera i kolor krawędzi markera. Zdefiniowaliśmy marker „D” do parametru. Wskazuje, że marker powinien mieć kształt diamentu. Ostatecznie zatrudniamy PLT.show () funkcja pokazująca wykres. Oczekiwany wynik dla powyższego wyjaśnionego kodu jest dołączony tutaj.
Kolor krawędzi diamentu zmienia się na żółty na tym wykresie za pomocą parametru „MarkeredGecolor”. Podobnie rozmiar znacznika jest dostosowywany do 15 przy użyciu parametru „Markerize”.
Dostosuj kolor markera MATPlotlib
Aby zmodyfikować kolor symboli, użyjemy argumentu „MarkerFaceColor” lub jego skróconej formy „MFC”. Tutaj wartość MFC to „y”.
Przed rozpoczęciem kodu musimy dołączyć wymagane biblioteki, w tym Matplotlib.Pyplot jako PLT i Numpy dla reprezentacji wizualnych i obsługi niektórych funkcji matematycznych. Ponadto tworzymy tablicę zawierającą losowe wartości. Teraz stosujemy metodę Plot (). Ta funkcja akceptuje różne parametry, aby określić symbol markera, jego krawędzi, jego odcień i jego rozmiar. Argument „Marker” jest ustawiony na „D”, który oznacza symbol „Diamond”.
W tym przypadku znacznik diamentu jest ustawiony na żółty. Rozmiar znacznika jest ustawiony na „12”. Parametr „MarkeredGecolor” jest tutaj skrócony jako „MEC”. Podobnie „markerfacecolor” jest skrócony jako „MFC”. Aby pokolorować marker, zarówno „MEC”, jak i „MFC” są przymocowane do żółtego w tym przykładzie. Do wyświetlania wykresu stosujemy PLT.show () funkcja. Oczekiwany wynik dla powyższego wyjaśnionego kodu jest dołączony tutaj.
Wykres rozproszenia matplotlib zawiera marker pustego koła
Na tej ilustracji wykorzystywane są markery pustych koło do narysowania wykresu. Wskaźnik pustego okręgu nie ma stylu napełniania.
Przede wszystkim integrujemy MATPlotlib.Pyplot jako biblioteki PLT i Numpy. Następnie wykorzystujemy wbudowaną funkcję randn () biblioteki Numpy, aby ustawić wartości osi. Tutaj chcemy narysować wykres rozproszenia, więc korzystamy z funkcji rozproszenia (). Przekazujemy różne parametry do tej funkcji.
Aby uzyskać markery pustych koło, argument „Edgecolor” jest ustawiony na niebieski tutaj. Ponadto plt.show () funkcja jest wywoływana do reprezentowania rysunku. Oczekiwany wynik dla powyższego wyjaśnionego kodu jest dołączony tutaj.
Dostosuj styl liniowy markera MATPlotlib
Aby dostosować wygląd wyświetlonej linii, użyj parametrów liniowej lub stosunkowo krótkiego LS.
Nabyliśmy biblioteki Matplotlib i Numpy. Matplotlib to graficzna framework dla dwuwymiarowych układów tablicy. Jest to wieloplatformowy oparty na Numpy używany do analizy wizualnej. Tutaj możemy zmodyfikować marker MATPlotlib.
Oprócz tego wywołaliśmy wbudowaną funkcję biblioteki Numpy, aby zainicjować tablicę do przechowywania wartości. Następnie wykorzystaliśmy metodę wykresu () do narysowania rysunku. Parametr „d-.G 'jest używany do wykreślenia markerów w kształcie diamentu w kolorze zielonym z przerywanymi liniami na ilustracji. Rysujemy linię przerywaną na wykresie, używając '-.'. Po tym wszystkim wyświetlamy figurę. Oczekiwany wynik dla powyższego wyjaśnionego kodu jest dołączony tutaj.
Wniosek
W tym artykule szczegółowo omawialiśmy markery MATPlotlib. W MATPlotlib możemy tworzyć wiele segmentów za pomocą PLT.metoda wykresu () dodania współrzędnych osi x i y dla każdego wyrównania. Różne punkty znakowe zostały użyte w MATPlotlib do linijki i wykresów rozproszenia. Widzieliśmy, jak dostosować rozmiar, kolor i formę markerów.