Введение
Matplotlib - это библиотека Python, используемая для визуализации данных. В этом практическом занятии мы узнаем, как добавить цветовую шкалу к графику в Matplotlib. Цветовые шкалы полезны для показания диапазона значений, которые представляет цветовая карта.
Советы по работе с ВМ
После запуска виртуальной машины нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.
Импортируем необходимые библиотеки
Начнем с импорта необходимых библиотек. Будем использовать модуль pyplot из Matplotlib, который предоставляет интерфейс для создания графиков.
import matplotlib.pyplot as plt
Создаем график
Далее мы создадим график с использованием функции imshow из Matplotlib. Эта функция отображает изображение на графике. Также мы создадим фигуру с двумя подграфиками.
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]])
Добавляем цветовую шкалу к графику
Теперь мы добавим цветовую шкалу к каждому подграфику с использованием функции make_axes_locatable из Matplotlib. Эта функция берет существующую ось, добавляет ее в новый AxesDivider и возвращает AxesDivider. Затем метод append_axes объекта AxesDivider можно использовать для создания новой оси по заданной стороне ("top", "right", "bottom" или "left") исходной оси.
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")
Отображаем график
Наконец, мы отобразим график с использованием функции show из Matplotlib.
plt.show()
Резюме
В этом практическом занятии мы узнали, как добавить цветовую шкалу к графику в Matplotlib. Мы использовали функцию make_axes_locatable, чтобы добавить дополнительную ось к графику, и функцию colorbar, чтобы создать цветовую шкалу. Мы также узнали, как изменить ориентацию и положение цветовой шкалы.