Matplotlib - Visualisierung unendlicher Linien

Einführung

Matplotlib ist eine Python-Bibliothek, die zur Erstellung von Visualisierungen für die Datenanalyse verwendet wird. In diesem Tutorial lernen wir, wie man in Matplotlib mit axvline, axhline und axline unendliche Linien zeichnet.

VM-Tipps

Nachdem die VM gestartet 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 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.

Vertikale und horizontale Linien zeichnen

Wir können axvline und axhline verwenden, um vertikale und horizontale Linien zu zeichnen. Zeichnen wir drei horizontale Linien bei y = 0, y = 0,5 und y = 1,0.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## Generate data
t = np.linspace(-10, 10, 100)
sig = 1 / (1 + np.exp(-t))

## Draw horizontal lines
plt.axhline(y=0, color="black", linestyle="--")
plt.axhline(y=0.5, color="black", linestyle=":")
plt.axhline(y=1.0, color="black", linestyle="--")

## Plot sigmoid function
plt.plot(t, sig, linewidth=2, label=r"$\sigma(t) = \frac{1}{1 + e^{-t}}$")
plt.xlim(-10, 10)
plt.xlabel("t")
plt.legend(fontsize=14)
plt.show()

Vertikale Linie zeichnen

Wir können axvline verwenden, um eine vertikale Linie an einer angegebenen x-Position zu zeichnen. Zeichnen wir eine vertikale Linie bei x = 0.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## Generate data
t = np.linspace(-10, 10, 100)
sig = 1 / (1 + np.exp(-t))

## Draw horizontal lines
plt.axhline(y=0, color="black", linestyle="--")
plt.axhline(y=0.5, color="black", linestyle=":")
plt.axhline(y=1.0, color="black", linestyle="--")

## Draw vertical line
plt.axvline(color="grey")

## Plot sigmoid function
plt.plot(t, sig, linewidth=2, label=r"$\sigma(t) = \frac{1}{1 + e^{-t}}$")
plt.xlim(-10, 10)
plt.xlabel("t")
plt.legend(fontsize=14)
plt.show()

Beliebige Linie zeichnen

Wir können axline verwenden, um eine Linie in beliebiger Richtung zu zeichnen. Zeichnen wir eine Linie mit einer Steigung von 0,25, die durch den Punkt (0, 0,5) verläuft.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## Generate data
t = np.linspace(-10, 10, 100)
sig = 1 / (1 + np.exp(-t))

## Draw horizontal lines
plt.axhline(y=0, color="black", linestyle="--")
plt.axhline(y=0.5, color="black", linestyle=":")
plt.axhline(y=1.0, color="black", linestyle="--")

## Draw vertical line
plt.axvline(color="grey")

## Draw arbitrary line
plt.axline((0, 0.5), slope=0.25, color="black", linestyle=(0, (5, 5)))

## Plot sigmoid function
plt.plot(t, sig, linewidth=2, label=r"$\sigma(t) = \frac{1}{1 + e^{-t}}$")
plt.xlim(-10, 10)
plt.xlabel("t")
plt.legend(fontsize=14)
plt.show()

Diagonale Linien zeichnen

Wir können axline mit dem Parameter transform verwenden, um diagonale Linien mit einer festen Steigung zu zeichnen. Zeichnen wir diagonale Gitternetzlinien mit einer festen Steigung von 0,5.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## Draw diagonal lines
for pos in np.linspace(-2, 1, 10):
    plt.axline((pos, 0), slope=0.5, color='k', transform=plt.gca().transAxes)

plt.ylim([0, 1])
plt.xlim([0, 1])
plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Tutorial haben wir gelernt, wie man in Matplotlib unendliche Linien mit axvline, axhline und axline zeichnet. Wir haben gelernt, wie man vertikale und horizontale Linien, beliebige Linien und diagonale Linien mit einer festen Steigung zeichnet. Diese Funktionen sind nützlich, um spezielle Datenwerte zu markieren oder Gitternetzlinien zu zeichnen, um die Datenanalyse zu erleichtern.