Matplotlib Farbskala mit Einfügebereichen

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Einführung

In diesem Tutorial wird gezeigt, wie Sie die Position, Höhe und Breite von Farbskalen mit mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator.inset_axes steuern können. Dies ist nützlich, wenn Sie einer Ihrem Diagramm eine Farbskala hinzufügen möchten, aber deren Größe und Position anpassen möchten.

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 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 während des Lernens 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 python(("Python")) -.-> python/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlottingDataGroup(["Plotting Data"]) python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") python/BasicConceptsGroup -.-> python/comments("Comments") matplotlib/PlottingDataGroup -.-> matplotlib/heatmaps("Heatmaps") python/DataStructuresGroup -.-> python/lists("Lists") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/using_packages("Using Packages") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48670{{"Matplotlib Farbskala mit Einfügebereichen"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48670{{"Matplotlib Farbskala mit Einfügebereichen"}} python/comments -.-> lab-48670{{"Matplotlib Farbskala mit Einfügebereichen"}} matplotlib/heatmaps -.-> lab-48670{{"Matplotlib Farbskala mit Einfügebereichen"}} python/lists -.-> lab-48670{{"Matplotlib Farbskala mit Einfügebereichen"}} python/tuples -.-> lab-48670{{"Matplotlib Farbskala mit Einfügebereichen"}} python/importing_modules -.-> lab-48670{{"Matplotlib Farbskala mit Einfügebereichen"}} python/using_packages -.-> lab-48670{{"Matplotlib Farbskala mit Einfügebereichen"}} python/data_visualization -.-> lab-48670{{"Matplotlib Farbskala mit Einfügebereichen"}} end

Importieren der erforderlichen Bibliotheken

Zunächst müssen wir die erforderlichen Bibliotheken importieren: matplotlib und inset_axes aus mpl_toolkits.axes_grid1.

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes

Erstellen eines Diagramms und eines Bildes

Als nächstes werden wir ein Diagramm und ein Bild erstellen, um zu zeigen, wie man eine Farbskala mit Hilfe von Einfügebereichen hinzufügt.

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=[6, 3])

im1 = ax1.imshow([[1, 2], [2, 3]])
im2 = ax2.imshow([[1, 2], [2, 3]])

Fügen Sie eine Farbskala mit Einfügebereichen hinzu

Jetzt werden wir jeder der Bilder eine Farbskala mit Hilfe von Einfügebereichen hinzufügen. Die erste Farbskala wird zu ax1 und die zweite zu ax2 hinzugefügt.

## fügen Sie der ax1 eine Farbskala hinzu
axins1 = inset_axes(
    ax1,
    width="50%",  ## Breite: 50% der Breite des übergeordneten Bounding Boxes
    height="5%",  ## Höhe: 5%
    loc="upper right",
)
axins1.xaxis.set_ticks_position("bottom")
fig.colorbar(im1, cax=axins1, orientation="horizontal", ticks=[1, 2, 3])

## fügen Sie der ax2 eine Farbskala hinzu
axins2 = inset_axes(
    ax2,
    width="5%",  ## Breite: 5% der Breite des übergeordneten Bounding Boxes
    height="50%",  ## Höhe: 50%
    loc="lower left",
    bbox_to_anchor=(1.05, 0., 1, 1),
    bbox_transform=ax2.transAxes,
    borderpad=0,
)
fig.colorbar(im2, cax=axins2, ticks=[1, 2, 3])

Zeigen Sie das Diagramm an

Schließlich werden wir das Diagramm mit plt.show() anzeigen.

plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Tutorial haben wir gelernt, wie man mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator.inset_axes verwendet, um einer Grafik eine Farbskala mit benutzerdefinierter Größe und Position hinzuzufügen. Die inset_axes-Funktion ermöglicht es uns, die Position, Höhe und Breite der Farbskala zu steuern, was es einfacher macht, grafisch ansprechende Diagramme zu erstellen.