Matplotlib-Farbskala-Tutorial | Datenvisualisierung | Lab

Einführung

Matplotlib ist eine Python-Bibliothek, die zur Datenvisualisierung verwendet wird. In diesem Lab werden wir lernen, wie man einer Grafik in Matplotlib eine Farbskala hinzufügt. Farbskalen sind hilfreich, um den Wertebereich anzuzeigen, den eine Farbpalette repräsentiert.

Tipps für die VM

Nachdem der VM-Start 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 prompt beheben.

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlottingDataGroup(["Plotting Data"]) python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") matplotlib/PlottingDataGroup -.-> matplotlib/heatmaps("Heatmaps") python/DataStructuresGroup -.-> python/lists("Lists") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48669{{"Füge einer Matplotlib-Grafik eine Farbskala hinzu"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48669{{"Füge einer Matplotlib-Grafik eine Farbskala hinzu"}} matplotlib/heatmaps -.-> lab-48669{{"Füge einer Matplotlib-Grafik eine Farbskala hinzu"}} python/lists -.-> lab-48669{{"Füge einer Matplotlib-Grafik eine Farbskala hinzu"}} python/tuples -.-> lab-48669{{"Füge einer Matplotlib-Grafik eine Farbskala hinzu"}} python/importing_modules -.-> lab-48669{{"Füge einer Matplotlib-Grafik eine Farbskala hinzu"}} python/data_visualization -.-> lab-48669{{"Füge einer Matplotlib-Grafik eine Farbskala hinzu"}} end

Importieren der erforderlichen Bibliotheken

Wir beginnen mit dem Importieren der erforderlichen Bibliotheken. Wir werden das pyplot-Modul von Matplotlib verwenden, das eine Schnittstelle zum Erstellen von Grafiken bietet.

import matplotlib.pyplot as plt

Erstellen einer Grafik

Als nächstes werden wir eine Grafik mit der imshow-Funktion von Matplotlib erstellen. Diese Funktion zeigt ein Bild auf der Grafik an. Wir werden auch eine Figur mit zwei Teilgrafiken erstellen.

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
fig.subplots_adjust(wspace=0.5)

im1 = ax1.imshow([[1, 2], [3, 4]])

im2 = ax2.imshow([[1, 2], [3, 4]])

Fügen einer Farbskala zur Grafik hinzu

Jetzt werden wir einer jeden Teilgrafik eine Farbskala hinzufügen, indem wir die make_axes_locatable-Funktion von Matplotlib verwenden. Diese Funktion nimmt eine vorhandene Achse, fügt sie einem neuen AxesDivider hinzu und gibt den AxesDivider zurück. Die append_axes-Methode des AxesDivider kann dann verwendet werden, um eine neue Achse auf einer angegebenen Seite ("oben", "rechts", "unten" oder "links") der ursprünglichen Achse zu erstellen.

ax1_divider = make_axes_locatable(ax1)
cax1 = ax1_divider.append_axes("right", size="7%", pad="2%")
cb1 = fig.colorbar(im1, cax=cax1)

ax2_divider = make_axes_locatable(ax2)
cax2 = ax2_divider.append_axes("top", size="7%", pad="2%")
cb2 = fig.colorbar(im2, cax=cax2, orientation="horizontal")
cax2.xaxis.set_ticks_position("top")

Zeige die Grafik an

Schließlich werden wir die Grafik mit der show-Funktion von Matplotlib anzeigen.

plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man einer Grafik in Matplotlib eine Farbskala hinzufügt. Wir haben die make_axes_locatable-Funktion verwendet, um der Grafik eine zusätzliche Achse hinzuzufügen, und die colorbar-Funktion, um die Farbskala zu erstellen. Wir haben auch gelernt, wie man die Ausrichtung und die Position der Farbskala ändern kann.