简介
在本实验中，你将学习如何使用 Matplotlib 创建事件图。事件图是一种展示事件随时间发生情况的方式。事件可以用线条或点来表示。本实验将指导你创建具有不同线条属性的水平和垂直事件图。
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导入库并设置随机种子
我们将首先导入必要的库，并设置一个随机种子以确保可重复性。
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)
创建随机数据
接下来，我们将创建一些随机数据用于我们的事件图。
data1 = np.random.random([6, 50])
为第一个事件图设置颜色和线条属性
我们将为第一个事件图中的每组位置设置不同的颜色和线条属性。
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]
创建第一个事件图 - 水平方向
我们将创建第一个水平方向的事件图。
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
axs[0, 0].eventplot(data1, colors=colors1, lineoffsets=lineoffsets1,
linelengths=linelengths1)
创建第一个事件图 - 垂直方向
我们将创建第一个垂直方向的事件图。
axs[1, 0].eventplot(data1, colors=colors1, lineoffsets=lineoffsets1,
linelengths=linelengths1, orientation='vertical')
为第二个事件图创建随机数据
我们将为第二个事件图创建另一组随机数据。出于美观目的，我们将使用伽马分布。
data2 = np.random.gamma(4, size=[60, 50])
为第二个事件图设置线条属性
我们将在第二个事件图中为线条属性使用单独的值。这些值将用于所有数据集，但 lineoffsets2 除外，它设置每个数据集之间的增量。
colors2 = 'black'
lineoffsets2 = 1
linelengths2 = 1
创建第二个事件图 - 水平方向
我们将创建第二个水平方向的事件图。
axs[0, 1].eventplot(data2, colors=colors2, lineoffsets=lineoffsets2,
linelengths=linelengths2)
创建第二个事件图 - 垂直方向
我们将创建第二个垂直方向的事件图。
axs[1, 1].eventplot(data2, colors=colors2, lineoffsets=lineoffsets2,
linelengths=linelengths2, orientation='vertical')
显示事件图
我们将使用 plt.show() 来显示事件图。
plt.show()
总结
在本实验中，你学习了如何在 Matplotlib 中创建事件图。你学习了如何使用不同的线条属性创建水平和垂直的事件图。按照逐步指南，你可以轻松地为自己的数据创建事件图。