Matplotlib fill_between

Matplotlib ist ein großartiges Python -Visualisierungspaket für 2D -Array -Diagramme. Matplotlib ist ein visuelles visuelles Analysepaket mit mehreren Plattform. Verwenden Sie Matplotlib, um den Raum oder die Lücke zwischen zwei Hängen abzudecken.Pyplot.füllen zwischen () Funktion. Die Bögen werden durch zwei Eckpunkte (x, y1) und (x, y2) bestimmt.

Eine oder mehrere Vektorgrafiken, die die besetzten Teile darstellen. Das Argument "Wo" könnte verwendet werden, um nur bestimmte Abschnitte abzudecken. Ecken integrieren die bereitgestellten Eckpunkte standardmäßig sofort. Matplotlib ist ein Grafikpaket für die Python -Sprache mit Numpy und es ist die quantitative mathematische Version von Python.

In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie den Matplotlib -Gradienten mit einem anderen Farbschema unter Verwendung der Matplotlib -Füllung _between () () () () () -Technik füllen können.

Matplotlib fill_between () Funktion und Farbe:

Die Methode fill_between () wird verwendet, um den Raum oder Teil zwischen zwei horizontalen oder vertikalen Linien zu beschatten. Die Linien werden durch einige definierte Koordinaten angegeben, die eine oder mehrere polygonale Formen erzeugen, die die gefüllte Region des Diagramms darstellen.

In diesem Szenario werden wir untersuchen, wie man Farben in den angegebenen Teil der Figur einfügt.

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
Numph als NP importieren
Def fill_example ():
PLT.Titel ('Abbildung')
x_array = np.Linspace (0, 20*NP.PI, 200)
print ('x_array:', x_array)
print ('len (x_array):', len (x_array))
y_array = np.Sünde (x_array)
print ('y_array:', y_array)
PLT.Plot (x_array, y_array)
PLT.fill (x_array, y_array, 'g')
PLT.zeigen()
Wenn __name__ == '__main__':
fill_example ()

In diesem Beispiel werden wir die Numpy Library und Matplotlib importieren.Pyplot -Bibliothek. Als nächstes definieren wir die Funktion fill_example (). Wir haben die Beschriftung des Diagramms mit der PLT angegeben.Titel () Methode. Hier geben wir der Handlung das 'Figure' -Tag. Wir deklarieren einen Datensatz für X_Array.

Darüber hinaus erstellen wir zahlreiche Elemente, und diese Elemente werden in diesem Array gespeichert. Wir verwenden die Print () -Funktion, um das Array zu drucken. Die Len () -Funktion wird als Parameter für die Print () -Methode in der nächsten Zeile bereitgestellt. Wir müssen die Werte des Arrays der y-Achse festlegen.

In ähnlicher Weise nennen wir auch die Funktion print () für y_array. Wir stellen diese beiden Arrays der Ply zur Verfügung.Plot () Funktion zum Anzeigen der Kurven. Diese Funktion enthält drei Parameter. Hier haben wir die Farbe angegeben, die wir in der Kurve gefüllt werden wollten. Daher erhalten wir eine 'G' Farbe, die grüne Kurven darstellt.

Die Funktion plt.fill () ist aufgerufen, um die Argumenteliste zu erhalten. Nachdem sie PLT angerufen hat.show () Funktion, das Diagramm wird angezeigt.

Wir erhalten das Diagramm mit der Tag 'Figur' in der Mitte, indem wir den oben erwähnten Code ausführen.

Matplotlib fill_between () auf zwei Zeilen angewendet:

In diesem Schritt werden wir feststellen. Wir müssen einen Farbtonparameter für die Methode fill_between () bereitstellen und die Farbton angeben, um dies zu erreichen. Hier verwenden wir auch den Parameter Alpha.''

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
Numph als NP importieren
x = np.Arange (0,20,0.5)
B1 = 5 - 3*x
B2 = 4 - 0.8*x
B3 = 0.1 -x
b4 = np.Minimum (B1, B2)
PLT.Ylim (0, 4)
PLT.Diagramm (x, b1,
x, b2,
x, b3)
PLT.fill_between (x, b2, b4, color = 'rot',
Alpha = 1.0)
PLT.zeigen()

Zu Beginn des Codes integrieren wir Matplotlib.Pyplot- und Numpy -Pakete. Wir deklarieren die 'x' Variable und geben verschiedene Werte an. Zu diesem Zweck nennen wir die Funktion arrang () der Numpy -Bibliothek.

Jetzt müssen wir die Punkte definieren, um die Linien in der Grafik zu demonstrieren. Wir geben die obere Kante der Schattierung an, indem wir den NP aufrufen.minimum () Funktion. Darüber hinaus setzen wir die Werte für das Y-Limit. Dies geschieht auch durch die Funktion PLT.ylim ().

Jetzt verwenden wir die PLT. Plot () Funktion zum Zeichnen der Linien. Es enthält verschiedene Parameter. Am Ende entscheiden wir die Linien, in denen wir die Schattierung oder Füllung wünschen. Um dies zu erreichen, definieren wir die PLT.fill_between () Methode, und die Farbe, die wir gefüllt werden möchten, ist in diesem Fall "rot".

Daher haben wir Farbe als Parameter dieser Funktion übergeben. Wir haben auch die Größe des schattierten Teils angegeben, indem wir das Argument "Alpha" an die Funktion PLT übergeben haben.fill_between (). Um die Figur zu visualisieren, verwenden wir PLT.show () Funktionalität.

Matplotlib fill_between () Funktion unter Verwendung der Protokollskala:

Hier lernen wir den Prozess des Füllens des Teils unter der Steigung durch logarithmische Skala. Um eine logarithmische Skala zu erstellen, müssen wir die Messung der Achsen in logarithmisch ändern.

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
Numph als NP importieren
a = np.Linspace (-3, 3, 50)
B = NP.Sünde (a)
PLT.Grundstück (a, b)
PLT.fill_between (a, b)
PLT.xscale ('log')
PLT.yscale ('log')
PLT.zeigen()

Der wichtigste Teil des Codes besteht darin, die Bibliotheken einzubeziehen. Jede Bibliothek hat ihren Zweck. Matplotlib.PyPlot wird für grafische Visualisierungen importiert, und die Numpy Library wird für Mathematik importiert und mit Datensätzen arbeiten. Im nächsten Schritt definieren wir Datenabmessungen mithilfe der Numpy -Bibliothek.

Dafür machen wir zwei separate Variablen. Der NP.Linspace () -Funktion wird aufgerufen, um Datenpunkte der X-Achse zu deklarieren. Wir verwenden die PLT.Plot () Funktion zum Zeichnen der Datensätze der X-Achse und der y-Achse. Jetzt wird fill_between () -Methode aufgerufen, um den Teil zwischen den Krümmungen in der Grafik zu füllen. Darüber hinaus müssen wir zur Entwicklung einer logarithmischen Skala zuerst die PLT anwenden.Skala ('log') -Funktion für den Datensatz der x-Achse. Und dann wenden wir dieselbe Funktion auf den Datensatz der y-Achse an.

Durch die Ausführung dieses Schritts konnten wir die Skala für beide Achsen definieren. Am Ende nennen wir die PLT.show () Funktion zur Präsentation der Grafik.

Abschluss:

In diesem Artikel haben wir verschiedene Methoden mit ihren Beispielen für die Füllung des Graphenbereichs zwischen den Zeilen durchlaufen. Wir verwenden die Funktion fill_between () für diesen Zweck. Wir haben untersucht, wie man den Teil des Diagramms beschattet, indem wir eine logarithmische Skala nutzen. In ähnlicher Weise sehen wir, wie man den Teil zwischen zwei Zeilen mit Alpha füllt. Und ferner sehen wir die Methode, die Farbe des schattierten Teils der Grafik anzugeben.