Einführung
In diesem Lab werden wir verschiedene Möglichkeiten zur Angabe von Markern mit Python Matplotlib erkunden. Markierungen werden verwendet, um Punkte auf einem Graphen zu kennzeichnen und können auf verschiedene Weise angepasst werden, um die Datenvisualisierung zu verbessern.
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 öffnen.
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 sofort beheben.
Bibliotheken importieren und Zufallszahlengenerator initialisieren
Wir beginnen mit dem Import der erforderlichen Bibliotheken und der Initialisierung eines Zufallszahlengenerators, um die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu gewährleisten.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
## Set random seed
np.random.seed(19680801)
Zufällige Daten generieren
Wir werden zufällige Daten mit dem random-Modul von NumPy generieren.
x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)
z = np.sqrt(x**2 + y**2)
Teilmengen von Diagrammen erstellen
Wir werden ein 2x3-Gitter von Teilmengen von Diagrammen mit der Funktion subplots() erstellen.
fig, axs = plt.subplots(2, 3, sharex=True, sharey=True, layout="constrained")
Marker anpassen
Wir werden Marker auf folgende Weise anpassen:
Methode 1: Matplotlib-Markersymbol
Wir werden das marker-Parameter verwenden, um ein Matplotlib-Markersymbol anzugeben.
axs[0, 0].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=">")
axs[0, 0].set_title("marker='>'")
Methode 2: Marker aus TeX
Wir werden das marker-Parameter verwenden, um einen Marker aus TeX anzugeben, indem wir einen TeX-Symbolnamen in $-Zeichen einschließen.
axs[0, 1].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=r"$\clubsuit$")
axs[0, 1].set_title(r"marker=r'\$\clubsuit\$'")
Methode 3: Marker aus Pfad
Wir werden das marker-Parameter verwenden, um einen benutzerdefinierten Pfad von N Eckpunkten als (N, 2) array-ähnlich anzugeben.
verts = [[-1, -1], [1, -1], [1, 1], [-1, -1]]
axs[0, 2].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=verts)
axs[0, 2].set_title("marker=verts")
Methode 4: Regelmäßiges Polygonmarker
Wir werden das marker-Parameter verwenden, um einen regelmäßigen Polygonmarker mit einem Tupel (N, 0) anzugeben.
axs[1, 0].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=(5, 0))
axs[1, 0].set_title("marker=(5, 0)")
Methode 5: Regelmäßiger Sternmarker
Wir werden das marker-Parameter verwenden, um einen regelmäßigen Sternmarker mit einem Tupel (N, 1) anzugeben.
axs[1, 1].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=(5, 1))
axs[1, 1].set_title("marker=(5, 1)")
Methode 6: Regelmäßiger Sternchenmarker
Wir werden das marker-Parameter verwenden, um einen regelmäßigen Sternchenmarker mit einem Tupel (N, 2) anzugeben.
axs[1, 2].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=(5, 2))
axs[1, 2].set_title("marker=(5, 2)")
Zeige das Diagramm an
Wir werden das Diagramm mit der show()-Funktion anzeigen.
plt.show()
Zusammenfassung
In diesem Lab haben wir verschiedene Möglichkeiten gelernt, Marker in Python Matplotlib anzupassen. Wir haben verschiedene Methoden untersucht, um Marker anzugeben, und ihre Verwendung mit Codebeispielen demonstriert. Indem wir die Marker anpassen, können wir die visuelle Attraktivität unserer Datenplots verbessern und sie informativer gestalten.