Matplotlib Ticked Patheffect Tutorial

Einführung

In diesem Lab werden wir lernen, wie man in Matplotlib entlang einer Linie mit Ticked Patheffect Markierungen hinzufügt. Die Markierungen können hinzugefügt werden, um eine Seite als Barriere zu markieren, und Sie können den Winkel, den Abstand und die Länge der Markierungen steuern. Die Markierungen werden auch in der Legende entsprechend erscheinen.

VM-Tipps

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 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.

Bibliotheken importieren und Daten generieren

Wir werden zunächst die erforderlichen Bibliotheken importieren und einige Daten für die Darstellung generieren.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from matplotlib import patheffects

## Generate data
nx = 101
x = np.linspace(0.0, 1.0, nx)
y = 0.3*np.sin(x*8) + 0.4

Einen geraden Linienzug mit markierten Pfadeffekten zeichnen

Wir werden nun einen geraden Diagonalstrich mit markierten Pfadeffekten zeichnen.

## Plot a straight diagonal line with ticked style path
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
ax.plot([0, 1], [0, 1], label="Line",
        path_effects=[patheffects.withTickedStroke(spacing=7, angle=135)])

Einen gekrümmten Linienzug mit markierten Pfadeffekten zeichnen

Wir werden nun einen gekrümmten Linienzug mit markierten Pfadeffekten zeichnen.

## Plot a curved line with ticked style path
ax.plot(x, y, label="Curve", path_effects=[patheffects.withTickedStroke()])

ax.legend()

plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man in Matplotlib entlang einer Linie mit Ticked Patheffect Markierungen hinzufügt. Wir haben auch gelernt, wie man den Winkel, den Abstand und die Länge der Markierungen steuern kann. Die Markierungen werden auch in der Legende entsprechend erscheinen.

Matplotlib Ticked Patheffect