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Ultimative Visualisierung mit Python
Ultimative Visualisierung mit Python
Anpassen des Grids
Ein weiterer wichtiger Teil der Anpassung ist die Gitter-Anpassung. Das pyplot-Modul hat eine grid()-Funktion für diesen Zweck.
Sichtbarkeit und Achsen
Der erste Parameter visible gibt an, ob die Gitternetzlinien angezeigt werden sollen (standardmäßig werden sie nicht angezeigt).
Der axis-Parameter gibt an, ob die Anpassung auf die Gitternetzlinien parallel zur x-Achse (auf 'y' gesetzt), zur y-Achse (auf 'x' gesetzt) oder auf beide (auf 'both' gesetzt) angewendet werden soll, was der Standardwert ist. Lassen Sie uns all dies mit einem Beispiel verdeutlichen:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 11) data_squared = data_linear ** 2 plt.plot(data_linear, label='linear function', color='red', alpha=0.5) plt.plot(data_squared, '-o', label='quadratic function', color='blue') plt.xticks(data_linear) plt.xlabel('x', loc='right') plt.ylabel('y', loc='top', rotation=0) # Setting the horizontal grid lines to be visible plt.grid(True, axis='x') plt.legend() plt.show()
In diesem Beispiel setzen wir visible auf True, jedoch, da wir auch axis='x' setzen, gilt es nur für die Gitterlinien, die parallel zur y-Achse verlaufen. Daher werden nur vertikale Gitterlinien angezeigt, was das Diagramm detaillierter macht, aber es ist nicht mit senkrechten Gitterlinien überladen, die hier nicht notwendig sind.
Farbe und Transparenz
Es ist auch möglich, die Farbe der Gitterlinien mit dem color Parameter und deren Transparenz mit dem alpha Parameter zu ändern. Beide Parameter sind uns bereits bekannt, also lassen Sie uns sehen, wie sie in Aktion aussehen:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 11) data_squared = data_linear ** 2 plt.plot(data_linear, label='linear function', color='red', alpha=0.5) plt.plot(data_squared, '-o', label='quadratic function', color='blue') plt.xticks(data_linear) plt.xlabel('x', loc='right') plt.ylabel('y', loc='top', rotation=0) # Customizing the horizontal grid lines plt.grid(True, axis='x', alpha=0.2, color='black') plt.legend() plt.show()
Jetzt sind unsere Gitterlinien schwarz (color='black') und transparenter (alpha=0.2), was das Diagramm noch besser aussehen lässt.
Es gibt noch weitere mögliche Parameter für die grid()-Funktionen (sie werden nicht so oft verwendet), daher hier die Dokumentation, falls Sie mehr erkunden möchten.
Swipe to start coding
- Verwenden Sie die geeignete Funktion, um die Gitterlinien anzupassen.
- Machen Sie die Gitterlinien sichtbar, indem Sie das linkeste Argument korrekt angeben.
- Wenden Sie die Anpassung nur auf die Gitterlinien an, die parallel zur x-Achse verlaufen, indem Sie den zweiten Parameter angeben.
- Setzen Sie die Farbe der Gitterlinien auf
'slategrey', indem Sie den dritten Parameter angeben. - Setzen Sie die Transparenz der Gitterlinien auf
0.5, indem Sie den rechten Parameter angeben.
Lösung
Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwendenDanke für Ihr Feedback!
Anpassen des Grids
Ein weiterer wichtiger Teil der Anpassung ist die Gitter-Anpassung. Das pyplot-Modul hat eine grid()-Funktion für diesen Zweck.
Sichtbarkeit und Achsen
Der erste Parameter visible gibt an, ob die Gitternetzlinien angezeigt werden sollen (standardmäßig werden sie nicht angezeigt).
Der axis-Parameter gibt an, ob die Anpassung auf die Gitternetzlinien parallel zur x-Achse (auf 'y' gesetzt), zur y-Achse (auf 'x' gesetzt) oder auf beide (auf 'both' gesetzt) angewendet werden soll, was der Standardwert ist. Lassen Sie uns all dies mit einem Beispiel verdeutlichen:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 11) data_squared = data_linear ** 2 plt.plot(data_linear, label='linear function', color='red', alpha=0.5) plt.plot(data_squared, '-o', label='quadratic function', color='blue') plt.xticks(data_linear) plt.xlabel('x', loc='right') plt.ylabel('y', loc='top', rotation=0) # Setting the horizontal grid lines to be visible plt.grid(True, axis='x') plt.legend() plt.show()
In diesem Beispiel setzen wir visible auf True, jedoch, da wir auch axis='x' setzen, gilt es nur für die Gitterlinien, die parallel zur y-Achse verlaufen. Daher werden nur vertikale Gitterlinien angezeigt, was das Diagramm detaillierter macht, aber es ist nicht mit senkrechten Gitterlinien überladen, die hier nicht notwendig sind.
Farbe und Transparenz
Es ist auch möglich, die Farbe der Gitterlinien mit dem color Parameter und deren Transparenz mit dem alpha Parameter zu ändern. Beide Parameter sind uns bereits bekannt, also lassen Sie uns sehen, wie sie in Aktion aussehen:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 11) data_squared = data_linear ** 2 plt.plot(data_linear, label='linear function', color='red', alpha=0.5) plt.plot(data_squared, '-o', label='quadratic function', color='blue') plt.xticks(data_linear) plt.xlabel('x', loc='right') plt.ylabel('y', loc='top', rotation=0) # Customizing the horizontal grid lines plt.grid(True, axis='x', alpha=0.2, color='black') plt.legend() plt.show()
Jetzt sind unsere Gitterlinien schwarz (color='black') und transparenter (alpha=0.2), was das Diagramm noch besser aussehen lässt.
Es gibt noch weitere mögliche Parameter für die grid()-Funktionen (sie werden nicht so oft verwendet), daher hier die Dokumentation, falls Sie mehr erkunden möchten.
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- Verwenden Sie die geeignete Funktion, um die Gitterlinien anzupassen.
- Machen Sie die Gitterlinien sichtbar, indem Sie das linkeste Argument korrekt angeben.
- Wenden Sie die Anpassung nur auf die Gitterlinien an, die parallel zur x-Achse verlaufen, indem Sie den zweiten Parameter angeben.
- Setzen Sie die Farbe der Gitterlinien auf
'slategrey', indem Sie den dritten Parameter angeben. - Setzen Sie die Transparenz der Gitterlinien auf
0.5, indem Sie den rechten Parameter angeben.
Lösung
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