Einführung
Matplotlib ist eine Datenvisualisierungsbibliothek in Python, die verwendet wird, um eine Vielzahl von Diagrammen, Graphen und Plots zu erstellen. Es bietet eine Vielzahl von Anpassungsmöglichkeiten, um attraktive Visualisierungen zu erstellen. Eine dieser Optionen sind Stileblätter. Ein Stileblatt ist eine Sammlung von Einstellungen, die das Aussehen eines Plots definieren. In diesem Lab werden wir das Stileblatt "grayscale" erkunden, das alle Farben in Graustufen umwandelt.
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 von Einschränkungen in 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
Wir beginnen mit dem Importieren der erforderlichen Bibliotheken. Wir werden NumPy und Matplotlib benötigen.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
Einrichten des Zufallszustands
Um die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu gewährleisten, setzen wir den Zufallszustand mit dem folgenden Code ein:
np.random.seed(19680801)
Definieren der Funktion für das Farbzyklusbeispiel
Wir definieren die Funktion color_cycle_example, die ein Achsenobjekt als Eingabe nimmt und für jede Farbe im Farbzyklus eine Sinuswelle darstellt. Der Farbzyklus wird durch die rcParams definiert.
def color_cycle_example(ax):
L = 6
x = np.linspace(0, L)
ncolors = len(plt.rcParams['axes.prop_cycle'])
shift = np.linspace(0, L, ncolors, endpoint=False)
for s in shift:
ax.plot(x, np.sin(x + s), 'o-')
Definieren der Funktion für das Bild- und Patch-Beispiel
Wir definieren die Funktion image_and_patch_example, die ein Achsenobjekt als Eingabe nimmt, ein zufälliges Bild darstellt und einem Plot einen Patch hinzufügt.
def image_and_patch_example(ax):
ax.imshow(np.random.random(size=(20, 20)), interpolation='none')
c = plt.Circle((5, 5), radius=5, label='patch')
ax.add_patch(c)
Verwenden der Graustufen-Stilvorlage
Wir setzen die Stilvorlage auf "Graustufen" mit dem folgenden Code:
plt.style.use('grayscale')
Erstellen der Teilplots
Wir erstellen eine Figur mit zwei Teilplots mit dem folgenden Code:
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2)
fig.suptitle("'grayscale' style sheet")
Zeichnen der Beispiele
Wir zeichnen das Farbzyklusbeispiel auf dem ersten Teilplot und das Bild- und Patch-Beispiel auf dem zweiten Teilplot mit dem folgenden Code:
color_cycle_example(ax1)
image_and_patch_example(ax2)
Anzeigen des Plots
Wir zeigen den Plot mit dem folgenden Code an:
plt.show()
Zusammenfassung
In diesem Lab haben wir gelernt, wie man die "Graustufen-"Stilvorlage in Matplotlib verwendet, um Plots mit allen Farben in Graustufen zu erstellen. Wir haben auch gelernt, wie man Teilplots erstellt, Beispiele plottert und den Plot anzeigt. Stilvorlagen sind eine ausgezeichnete Möglichkeit, das Aussehen Ihrer Plots anzupassen, und Matplotlib bietet viele integrierte Stilvorlagen, aus denen man wählen kann.