Marcatori matplotlib
Il componente Python Matplotlib marker contiene tutti gli approcci necessari per lavorare con i marcatori. La funzione marcatore viene utilizzata sia nella trama che nella dispersione. Nei grafici Matplotlib, un marcatore Matplotlib è un mezzo particolare per gestire i marcatori. Le funzioni di marker possono essere utilizzate per modificare grafici che contengono vari tipi di marcatori e altre icone di segnalazione. Per definire il marcatore, in alternativa specificare l'argomento di annotazione della stringa abbreviata. Diamo un'occhiata a tutti gli indicatori disponibili e come utilizzarli.
Aggiungi marcatore Matplotlib
Questo modulo include la funzionalità di gestione dei marker. Sia la configurazione dell'indicatore di trama che di Scatter lo utilizzerà. Il parametro "marcatore" può essere utilizzato per illustrare ogni posizione con un segno così specifico. Faremo un marcatore "stella" su un grafico di riga nell'esempio successivo.
All'inizio del programma, importiamo Matplotlib insieme a un altro modulo noto come moduli numpy. Il matplotlib.La libreria Pyplot è responsabile delle funzioni grafiche e dei metodi di trama e la libreria Numpy viene utilizzata per gestire diversi valori numerici.
Inoltre, dichiariamo un array usando la funzione integrata della libreria numpy e qui, passiamo alcuni valori casuali come parametri di questa funzione. Ora utilizziamo la funzione Plot () per disegnare il grafico. Questa funzione ha due argomenti. Possiamo specificare il marcatore qui. Il parametro "marcatore" viene utilizzato per evidenziare parti distinte della trama. Ogni singolo punto nel grafico è indicato con un marcatore '+'.
Oltre a ciò, chiamiamo PLT.metodo show () per mostrare il grafico. Il risultato atteso per il codice spiegato sopra è allegato qui.
Un marcatore '+' più è stato usato per contrassegnare ogni punto mostrato nel grafico.
Inserire il colore del bordo al marcatore Matplotlib
Per modificare il colore dei confini degli identificatori, usiamo solo l'argomento "Markeredgecolor" o il collegamento "MEC" per specificare la tonalità sul bordo del marcatore. Qui, regoliamo anche le dimensioni degli indicatori. Potremmo usare l'argomento "Markerize" o la versione abbreviata, "MS".
Qui, abbiamo introdotto matplotlib.Librerie Pyplot e Numpy che vengono utilizzate per creare grafici e gestire alcune funzioni numeriche. Inizializziamo l'array usando la funzione della libreria numpy. Inoltre, utilizziamo la funzione trama ().
Abbiamo specificato il simbolo del marcatore, la dimensione del marcatore e il colore del bordo del marcatore. Abbiamo definito "D" al parametro ". Indica che il marcatore dovrebbe essere di forma diamante. Alla fine, impieghiamo il PLT.show () funzione per mostrare il grafico. Il risultato atteso per il codice spiegato sopra è allegato qui.
Il colore del bordo del diamante viene modificato in giallo in questo grafico usando il parametro "Markeledgecolor". Allo stesso modo, la dimensione del marcatore viene regolata a 15 utilizzando il parametro "Markerize".
Regola il colore del marcatore Matplotlib
Per modificare il colore dei simboli, useremo l'argomento "markerfacecolor" o la sua forma abbreviata "MFC". Qui, il valore di MFC è 'y'.
Prima di iniziare il codice, dobbiamo includere librerie richieste tra cui MatplotLib.Pyplot come PLT e Numpy per rappresentazioni visive e gestire alcune funzioni matematiche. Inoltre, creiamo un array che contiene valori casuali. Ora utilizziamo il metodo Plot (). Questa funzione accetta parametri diversi per specificare il simbolo per il marcatore, il suo colore del bordo, la sua tonalità e le sue dimensioni. L'argomento "marcatore" è impostato su "d" che sta per il simbolo "diamante".
Il marcatore diamantato è impostato su giallo in questo caso. La dimensione del marcatore è impostata su '12'. Il parametro "Markeredgecolor" è abbreviato come "MEC" qui. Allo stesso modo, il "markerfacecolor" è abbreviato come "MFC". Per colorare il marcatore, sia "MEC" che "MFC" sono fissati in giallo in questo esempio. Per la visualizzazione del grafico applichiamo il PLT.Show () funzione. Il risultato atteso per il codice spiegato sopra è allegato qui.
Il diagramma a dispersione di Matplotlib contiene un marcatore del cerchio vuoto
In questa illustrazione, i marcatori del cerchio vuoto vengono utilizzati per disegnare il grafico. L'indicatore del cerchio vuoto non ha uno stile di riempimento.
Prima di tutto, integriamo Matplotlib.Pyplot As PLT e Numpy Libraries. Quindi utilizziamo la funzione integrata randn () della libreria numpy per impostare i valori degli assi. Qui, vogliamo disegnare un grafico a dispersione in modo che utilizziamo la funzione Scatter (). Passiamo parametri diversi a questa funzione.
Per acquisire i marcatori del circolo vuoto, l'argomento "Edgecolor" è impostato su blu qui. Inoltre, plt.La funzione show () è chiamata per rappresentare la figura. Il risultato atteso per il codice spiegato sopra è allegato qui.
Personalizza il linestyle del marcatore Matplotlib
Per personalizzare l'aspetto della riga visualizzata, utilizzare il linestyle dei parametri o LS relativamente corto.
Abbiamo acquisito matplotlib e biblioteche numpy. Matplotlib è un framework grafico per i layout di array bidimensionali. È una multipiattaforma a base numpy utilizzata per l'analisi visiva. Qui possiamo modificare il marcatore Matplotlib.
Oltre a ciò, abbiamo chiamato la funzione integrata della libreria Numpy per inizializzare l'array per la memorizzazione dei valori. Successivamente, abbiamo utilizzato il metodo trama () per disegnare la figura. Il parametro 'd-.G 'viene utilizzato per tracciare marcatori a forma di diamante color verde con linee tratteggiate nell'illustrazione. Disegniamo una linea tratteggiata nel grafico usando '-.'. Dopo tutto questo, visualizziamo la figura. Il risultato atteso per il codice spiegato sopra è allegato qui.
Conclusione
In questo articolo, abbiamo discusso in modo approfondito i marcatori Matplotlib. In Matplotlib, possiamo creare più segmenti attraverso l'uso del PLT.Metodo trama () per aggiungere le coordinate dell'asse X e Y per ogni allineamento. Diversi punti di marchio sono stati usati in matplotlib per la linea di disegno e i grafici a dispersione. Abbiamo visto come regolare le dimensioni, il colore e la forma dei marcatori.