Erstellen eines Farbdemo-Graphen

Einführung

In diesem Lab werden wir lernen, wie man mithilfe der Matplotlib-Bibliothek in Python einen Farbdemographiechart erstellen kann. Matplotlib bietet verschiedene Möglichkeiten, um Farben anzugeben, die in Diagrammen, Graphen und anderen Visualisierungen verwendet werden können. Wir werden diese verschiedenen Arten der Farbangebung erkunden und sie nutzen, um ein Diagramm zu erstellen, das Spannung gegen Zeit zeigt.

Tipps für die virtuelle Maschine

Nachdem der Start der virtuellen Maschine abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen von Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Importieren der erforderlichen Bibliotheken

Bevor wir beginnen, müssen wir die Matplotlib- und NumPy-Bibliotheken importieren:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Definieren der Daten

Als nächstes müssen wir die Daten definieren, die wir für unser Diagramm verwenden werden. Wir werden eine Sinuswelle mit 201 Datenpunkten erstellen:

t = np.linspace(0.0, 2.0, 201)
s = np.sin(2 * np.pi * t)

Farben angeben

Matplotlib bietet mehrere Möglichkeiten, um Farben anzugeben, darunter:

1. Ein RGB- oder RGBA-Tupel von Float-Werten im Bereich [0, 1].
2. Ein hexadezimaler RGB- oder RGBA-String.
3. Ein Kurzschreibweise-hexadezimaler RGB- oder RGBA-String.
4. Eine String-Darstellung eines Float-Werts im Bereich [0, 1] einschließlich für den Graustufenwert.
5. Ein einzelnes Buchstaben-String, d.h. einer von {'b', 'g', 'r', 'c','m', 'y', 'k', 'w'}.
6. Ein X11/CSS4-("html") Farbname.
7. Ein Name aus der xkcd-Farbenumfrage, mit 'xkcd:' als Präfix.
8. Ein "Cn"-Farbenspezifikation, d.h. 'C' gefolgt von einer Zahl.
9. Eine von {'tab:blue', 'tab:orange', 'tab:green', 'tab:red', 'tab:purple', 'tab:brown', 'tab:pink', 'tab:gray', 'tab:olive', 'tab:cyan'}.

Wir werden mehrere dieser Methoden verwenden, um die Farben für unser Diagramm anzugeben.

Diagramm erstellen

Jetzt können wir unser Diagramm mit den Daten und Farben erstellen, die wir angegeben haben:

fig, ax = plt.subplots(facecolor=(.18,.31,.31))
ax.set_facecolor('#eafff5')
ax.set_title('Voltage vs. time chart', color='0.7')
ax.set_xlabel('Time [s]', color='c')
ax.set_ylabel('Voltage [mV]', color='peachpuff')
ax.plot(t, s, 'xkcd:crimson')
ax.plot(t,.7*s, color='C4', linestyle='--')
ax.tick_params(labelcolor='tab:orange')

Diagramm anzeigen

Schließlich können wir unser Diagramm mit dem folgenden Befehl anzeigen:

plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man mithilfe der Matplotlib-Bibliothek in Python einen Farbdemo-Graphen erstellt. Wir haben verschiedene Möglichkeiten zur Angabe von Farben untersucht und sie verwendet, um einen Graphen zu erstellen, der Spannung gegen Zeit zeigt. Wir hoffen, dass dieser Leitfaden hilfreich war, um zu lernen, wie man Matplotlib verwendet, um Graphen und Visualisierungen zu erstellen.