Настройка маркеров Matplotlib для визуализации данных

Beginner

This tutorial is from open-source community. Access the source code

Введение

В этом лабораторном занятии мы будем изучать различные способы указания маркеров с использованием Python Matplotlib. Маркеры используются для обозначения точек на графике и могут быть настраиваются различными способами для улучшения визуализации данных.

Советы по работе с ВМ

После завершения запуска ВМ нажмите в верхнем левом 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 библиотеки и задаем случайный сид

Начнем с импорта необходимых библиотек и установки случайного сид, чтобы обеспечить воспроизводимость результатов.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## Set random seed
np.random.seed(19680801)

Генерируем случайные данные

Мы будем генерировать случайные данные с использованием модуля random NumPy.

x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)
z = np.sqrt(x**2 + y**2)

Создаем подграфики

Мы создадим сетку подграфиков 2x3 с использованием функции subplots().

fig, axs = plt.subplots(2, 3, sharex=True, sharey=True, layout="constrained")

Настраиваем маркеры

Мы будем настраивать маркеры следующими способами:

Метод 1: Символ маркера Matplotlib

Мы будем использовать параметр marker для указания символа маркера Matplotlib.

axs[0, 0].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=">")
axs[0, 0].set_title("marker='>'")
Метод 2: Маркер из TeX

Мы будем использовать параметр marker для указания маркера из TeX, заключая имя символа TeX в знаки $.

axs[0, 1].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=r"$\clubsuit$")
axs[0, 1].set_title(r"marker=r'\$\clubsuit\$'")
Метод 3: Маркер из пути

Мы будем использовать параметр marker для указания пользовательского пути из N вершин в виде массива, подобного (N, 2).

verts = [[-1, -1], [1, -1], [1, 1], [-1, -1]]
axs[0, 2].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=verts)
axs[0, 2].set_title("marker=verts")
Метод 4: Маркер правильного многоугольника

Мы будем использовать параметр marker для указания маркера правильного многоугольника с использованием кортежа (N, 0).

axs[1, 0].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=(5, 0))
axs[1, 0].set_title("marker=(5, 0)")
Метод 5: Маркер правильной звезды

Мы будем использовать параметр marker для указания маркера правильной звезды с использованием кортежа (N, 1).

axs[1, 1].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=(5, 1))
axs[1, 1].set_title("marker=(5, 1)")
Метод 6: Маркер правильного звездочки

Мы будем использовать параметр marker для указания маркера правильной звездочки с использованием кортежа (N, 2).

axs[1, 2].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=(5, 2))
axs[1, 2].set_title("marker=(5, 2)")

Показываем график

Мы будем отображать график с использованием функции show().

plt.show()

Резюме

В этом практическом занятии мы узнали различные способы настройки маркеров в Python Matplotlib. Мы изучили способы указания маркеров и продемонстрировали их использование на примерах кода. Настраивая маркеры, мы можем повысить визуальное привлекательность наших графиков данных и сделать их более информативными.