Как настроить положение цветовой панели Matplotlib?
Регулировка положения цветовой панели Matplotlib необходима для создания точных и понятных графиков и графиков. В этой статье описываются некоторые распространенные методы настройки положения цветовой панели Matplotlib. Цветные полосы имеют решающее значение для понимания значения сюжета или сюжета. Иногда цветные полосы могут перекрываться с другими элементами графика, что затрудняет точную интерпретацию данных. Мы обсудим два метода изменения положения цветовой панели Matplotlib, которые будут включать использование параметров Pad, аспекта и уменьшения.
Матплотлиб
Matplotlib — это библиотека, которая в основном используется для построения графиков и графиков для языка программирования Python и NumPy, его расширения для числовой математики. Наборы инструментов Tkinter, wxPython, Qt и GTK GUI могут включать диаграммы, использующие его объектно-ориентированный API. matplotlib.pyplot — это набор методов командного типа, которые позволяют matplotlib функционировать аналогично MATLAB. Каждая функция pyplot каким-то образом изменяет фигуру, будь то добавление области построения, рисование линий, добавление меток и т. д.
Pyplot — это подмодуль утилиты Python matplotlib. Это библиотека Python, содержащая набор функций и методов для построения двумерных графиков.
Цветная полоса
Цветовая полоса — это горизонтальная полоса, которая проходит вдоль боковой стороны диаграммы Matplotlib и служит легендой для цветов, отображаемых на диаграмме. Функция colorbar() в модуле pyplot библиотеки matplotlib добавляет на график шкалу цветовой шкалы. Matplotlib предоставляет обширные возможности настройки цветовых панелей. Цветовая панель является экземпляром plt.Axes, поэтому применимы все методы форматирования осей и меток. Мы можем сузить пределы цвета и обозначить значения, выходящие за пределы, треугольной стрелкой вверху и внизу цветовой панели, установив свойство расширения.
Синтаксис
matplotlib.pyplot.colorbar(mappable=None, cax=None, ax=None)
Объяснение
отображаемый — по умолчанию устанавливается текущее изображение, но по умолчанию его значение равно «Нет».
-
cax — определяет ось, на которой будет отображаться цветовая полоса.
ax — родительские оси берутся, чтобы освободить место для новой оси цветной панели. Если дан список осей, они сжимаются, чтобы освободить место для осей цветных полос.
Отрегулируйте положение цветовой панели Matplotlib
В основном существует три метода настройки положения цветовой панели matplotlib, и мы увидим все четыре позиции: слева направо, снизу и вверху:
Метод 1 – Использование параметров площадки и формата.
Метод 2 – использование аргумента местоположения и параметра cax.
Метод 3 – использование параметра cax.
По умолчанию цветовая полоса находится слева. Давайте посмотрим на пример обычной цветовой панели.
Пример
import matplotlib.pyplot as p
import numpy as n
# generate some data
x = n.linspace(0, 20, 100)
y = n.linspace(0, 20, 100)
X, Y = n.meshgrid(x, y)
Z = n.sin(X) * n.cos(Y)
# create a horizontal subplot and plot the data
f, a = p.subplots()
i = a.imshow(Z, cmap='jet')
# add a colorbar and adjust the position
cbar = fig.colorbar(i, ax=a)
# display the plot
p.show()
Выход
Использование параметров площадки и формата
Параметр Pad позволяет нам изменить расстояние от графика до цветовой панели. Параметр аспекта задает размер цветовой панели с точки зрения ее ширины и высоты. Изменяя эти параметры, мы можем изменить расположение цветовой панели.
Например, мы можем использовать следующий код, чтобы изменить расположение цветовой панели на горизонтальном подграфике, здесь положение цветовой панели находится под графиком —
Цветовая полоса — это линия, которая представляет линию, цвета которой показаны на графике, поэтому в этом примере мы увидим, как мы можем установить положение цветовой панели под графиком с помощью параметра площадки и параметра ориентации, где значение ориентации параметра будет горизонтальной.
Пример
import matplotlib.pyplot as p
import numpy as n
# generate some data
x = n.linspace(0, 20, 100)
y = n.linspace(0, 20, 100)
X, Y = n.meshgrid(x, y)
Z = n.sin(X) * n.cos(Y)
# create a horizontal subplot and plot the data
f, a = p.subplots()
i = a.imshow(Z, cmap='jet')
# add a colorbar and adjust the position
cbar = fig.colorbar(i, ax=a, orientation='horizontal', pad=0.3, aspect=35)
# display the plot
p.show()
Выход
В приведенной выше программе мы нанесли данные на график с помощью ax.imshow() и создали горизонтальный подграфик. После этого мы добавили цветовую полосу с помощью функции f.colorbar() и отрегулировали ее положение с помощью параметров площадки и аспекта.
Использование параметра местоположения
Положения осей задаются пользователем, а цветовая полоса связана с отображаемой в данный момент осью с помощью параметра «location». При раскрашивании нескольких осей в списке аргумент местоположения используется на цветных полосах.
Пример
import matplotlib.pyplot as p
import numpy as n
# generate some data
x = n.linspace(0, 20, 100)
y = n.linspace(0, 20, 100)
X, Y = n.meshgrid(x, y)
Z = n.sin(X) * n.cos(Y)
# create a horizontal subplot and plot the data
f, a = p.subplots()
i = a.imshow(Z, cmap='jet')
# add a colorbar and adjust the position
cbar = fig.colorbar(i, ax = [a], location = 'left')
# display the plot
p.show()
Выход
Использование параметра cax
Он определяет ось, на которой будет отрисовываться цветовая полоса.
Ниже приведена программа для установки положения цветовой панели вверху.
Пример
import matplotlib.pyplot as p
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
import numpy as n
# generate some data
x = n.linspace(0, 20, 100)
y = n.linspace(0, 20, 100)
X, Y = n.meshgrid(x, y)
Z = n.sin(X) * n.cos(Y)
# create chart
fig, ax = p.subplots()
im = ax.imshow(Z)
ax.set_xlabel('x-axis label')
ax.set_title('Colorbar above chart')
# add color bar below chart
divider = make_axes_locatable(ax)
cax = divider.new_vertical(size = '5%', pad = 0.5)
fig.add_axes(cax)
fig.colorbar(im, cax = cax, orientation = 'horizontal')
plt.show()
Выход
Заключение
В заключение, настройка цветовой панели Matplotlib является ключевой частью создания четких и точных графиков. Мы узнали, что можем перемещать цветную полосу на графике или подграфике, используя различные параметры, такие как контактная площадка, местоположение и размер, в зависимости от того, что нам нужно.