Введение
В этом практическом занятии вы научитесь создавать событийные графики с использованием Matplotlib. Событийный график - это способ отображения возникновения событий в течение времени. События могут быть представлены в виде линий или точек. В этом практическом занятии вы пройдетесь по созданию горизонтальных и вертикальных событийных графиков с разными свойствами линий.
Советы по работе с ВМ
После запуска ВМ перейдите в левый верхний угол и переключитесь на вкладку Notebook, чтобы приступить к практике в Jupyter Notebook.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook полностью загрузится. Проверка операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы столкнетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.
Импортируем библиотеки и задаем случайный сид
Начнем с импорта необходимых библиотек и установки случайного сид для воспроизводимости результатов.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.size'] = 8.0
## Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
Создаем случайные данные
Далее мы создадим некоторые случайные данные, которые будем использовать для наших событийных графиков.
data1 = np.random.random([6, 50])
Задаем цвета и свойства линий для первого событийного графика
Для каждой группы позиций в первом событийном графике мы зададим разные цвета и свойства линий.
colors1 = [f'C{i}' for i in range(6)]
lineoffsets1 = [-15, -3, 1, 1.5, 6, 10]
linelengths1 = [5, 2, 1, 1, 3, 1.5]
Создаем первый событийный график - горизонтальное расположение
Мы создадим первый событийный график в горизонтальном расположении.
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
axs[0, 0].eventplot(data1, colors=colors1, lineoffsets=lineoffsets1,
linelengths=linelengths1)
Создаем первый событийный график - вертикальное расположение
Мы создадим первый событийный график в вертикальном расположении.
axs[1, 0].eventplot(data1, colors=colors1, lineoffsets=lineoffsets1,
linelengths=linelengths1, orientation='vertical')
Создаем случайные данные для второго событийного графика
Мы создадим еще одну группу случайных данных для второго событийного графика. Мы будем использовать распределение гамма для эстетических целей.
data2 = np.random.gamma(4, size=[60, 50])
Задаем свойства линий для второго событийного графика
Мы будем использовать отдельные значения для свойств линий во втором событийном графике. Эти значения будут использоваться для всех наборов данных, за исключением lineoffsets2, который задает приращение между каждым набором данных.
colors2 = 'black'
lineoffsets2 = 1
linelengths2 = 1
Создаем второй событийный график - горизонтальное расположение
Мы создадим второй событийный график в горизонтальном расположении.
axs[0, 1].eventplot(data2, colors=colors2, lineoffsets=lineoffsets2,
linelengths=linelengths2)
Создаем второй событийный график - вертикальное расположение
Мы создадим второй событийный график в вертикальном расположении.
axs[1, 1].eventplot(data2, colors=colors2, lineoffsets=lineoffsets2,
linelengths=linelengths2, orientation='vertical')
Показываем событийные графики
Мы покажем событийные графики с использованием plt.show().
plt.show()
Резюме
В этом практическом занятии вы узнали, как создавать событийные графики в Matplotlib. Вы узнали, как создавать горизонтальные и вертикальные событийные графики с разными свойствами линий. Следуя пошаговому руководству, вы можете легко создавать собственные событийные графики для своих данных.