Matplotlib -Linestyle
In diesem Artikel werden wir demonstrieren, wie und wann Sie Python verwenden sollen, um den Linestyle einer grafischen Anzeige in Matplotlib zu ändern. Wenn wir also ein kontinuierliches grafisches Layout wollen, müssten wir den Linienstil nicht identifizieren, da er durch den Standard solide ist. Und wenn wir möchten, dass das Muster eingekreist, gestrichelt oder in einer anderen Art von anderen gestrichen wird, müssen wir herausfinden, wie der Linienstil in Matplotlib angepasst werden kann.
Mit dem Parameter "Linestyle" können wir das Erscheinungsbild einer Linie anpassen. Erforschen wir einige alternative Ansätze zur Integration von Linien in Python.
Passen Sie den Matplotlib -Linestyle ein
In diesem Schritt passen wir den Stil der Linie an, indem wir den Wert für den Parameter „Linstil“ in der Plot () bereitstellen ().
Zuerst integrieren wir die Matplotlib.Pyplot- und Zufallsmodule. Die Namen von Monaten werden im Array gespeichert, der als "Monate" bezeichnet wird. Hier verwenden wir die 'für' Schleife. In der 'für' Schleife das zufällige.Randint () -Technik wird verwendet, um die Verkaufsliste zu erhalten.
Weiter, PLT.Label () wird angewendet, um die Etikett beider Achsen festzulegen. Den Diagramm wird dann eine Bildunterschrift mit Hilfe des PLT zugewiesen.Titel () Methode. Danach durch Verwendung des Matplotlibs.Pyplot.Plot () Funktion, die Abbildung wird gezeichnet. Hier definieren wir die Farbe und den Stil der Linie. Die Linienfarbe wird auf "k" eingestellt, was einen schwarzen Farbton darstellt. Und der Linie ist '-,', das für das gestrichelte Zeilenmuster steht. Wir erhalten ein Diagramm mit einer schwarz gestrichelten Linie, indem wir das oben genannte Programm ausführen, wie in der folgenden Abbildung zu sehen ist.
Matplotlib -Linestyle -Farbe
Wir werden den Matplotlib -Linestyle verwenden, um mehrere Farbtöne zu integrieren. Um es bereitzustellen, die PLT.Plot () -Methode enthält eine Reihe von Argumenten.
Nach dem Import der Bibliotheken nennen wir die Funktion Linspace () der Numpy -Bibliothek. Darüber hinaus wenden wir die Funktion Plot () für beide Achsen an. Schattierungen für Unicode -Zeichen werden durch die Buchstaben 'r, "g' und so weiter dargestellt. Zu den Namen von CSS -Schattierungen gehören grünlich, rot und viele andere. Die Titel müssen in Kleinbuchstaben für Matplotlib -Linestyle dargestellt werden.
Die RGB-Farbtöne könnten wie „#RRGGBB“ dargestellt werden, einem sechsstelligen hexadezimalen Wert, der den Anteil von Rot, Grün und Blau in jeder Tönung als zweistelliger Hexadezimalcode (00 bis FF) beschreibt, beschreibt (00 bis FF). Mit dem Matplotlib -Linestyle in Python verwendeten wir CSS -Schattennamen und RGB -Färben in dieser Abbildung.
Customized Linesties
In Matplotlib Python werden wir die Linestiles anpassen. Die Option Linienbreite könnte verwendet werden, um die Breite der Handlung zu ändern. Die Linienbreite befindet sich immer in Pixeln. Und wir werden 1 für eine empfindliche Linie, 2 für eine Mitteltöner und 5 für eine breite Linie auswählen, manchmal mehr für eine besonders dicke Linie.
Erstens stellen wir Matplotlib- und Numpy -Bibliotheken vor. Als nächstes verwenden wir die Linspace () -Methode der Numpy -Bibliothek. Darüber hinaus wenden wir die Funktion Plot () für beide Achsen an. Wir geben Farbe, Linienbreite und Linienstil an. Für die y-Achse zeigt das erste Argument "Offset" die Dauer kurz vor Beginn der Muster. Eine Abfolge von Ein/Aus -Werten macht eine zusätzliche Komponente aus.
Während der ersten Anzeige ist die Bewertung (6, 3, 2, 3), was darauf hinweist. Diese Sequenz sollte an der Kante wiederholt werden. Wir geben 'Runde' zum Parameter 'Dash_CapStyle' für eine Zeile an. Um eine andere Zeile zu zeichnen, wird der Parameter "Linestyle" für den Wert so eingestellt, dass es gesteigert ist. Nach all dem stellen wir das Diagramm mit der PLT dar.show () Funktion.
Matplotlib -Linestyle zusammen mit Markern
Ein Zeiger ist ein kleiner Punkt, ein Rechteck, Diamant oder ein anderes Zeichen. Zusammen mit dem Diagramm bezeichnet dies eine Reihe von Daten. Markierungen können mit einer einfachen Textphrase oder einer Reihe von Argumenten behandelt werden, die Funktionen mit Matplotlib -Linestyle bieten.
Zu Beginn des Programms müssen wir Matplotlib aufnehmen. Dies wird durch die Verwendung des Expression import matplotlib erreicht.Pyplot als PLT. Hier verwenden wir die Linspace () -Methode der Numpy -Bibliothek, um den Bereich der X -Dimension zu definieren.
Darüber hinaus wird die Plot () -Methode verwendet, um den Linienstil des Diagramms anzupassen. Diese Funktion enthält mehrere Parameter. Wir können den Stil oder das Muster der Linie, ihre Farbe und den Stil des Markers mit dieser Funktion anpassen. Die Indikatoren treten an den angegebenen Datenpunkten auf. Wir beobachten 35 Mark an diesen Positionen, weil wir den NP genutzt haben.Linspace () -Methode zum Erstellen von 35 Datenstücken gleicher Intervalle.
Ein Cyan -Bogen, eine durchgezogene Linie und eine vergleichsweise winzige dreieckige Markierung werden durch „C: V“ für die erste Zeile angezeigt. Ein blauer Bogen, eine durchgezogene Linie und eine Pentagon -Markierung werden durch „B: P“ für die zweite Zeile angegeben. Danach verwenden wir nur die Show () -Technik, um die Grafik anzuzeigen.
Abschluss
Wir haben bildliche Darstellungen der Integration von Matplotlib -Linestyle in Python in diesem Artikel erläutert. Wir haben über drei verschiedene Ansätze gesprochen, um die Linienstile zu färben. Der Linestyle könnte gemäß den Einstellungen des Benutzers unter Verwendung von Attributen wie Strahlbreite, Dash_CapStyle usw. geändert werden. Wir geben auch verschiedene Marker für die Zeilen der Grafik an.