Matplotlib-Farbbalken für diskrete Daten anpassen
Matplotlib bietet vielseitige Tools zur Visualisierung von Daten, einschließlich Farbbalken zur Darstellung von Werten als Farben. Wenn es jedoch um diskrete Daten geht, sind die standardmäßigen kontinuierlichen Farbbalken möglicherweise nicht geeignet. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie benutzerdefinierte diskrete Farbbalken erstellen, um ganzzahlige Tags mit bestimmten Farben genau darzustellen.
Diskrete Farbbalken erstellen
Um diskrete Farben zu erzielen, können wir die BoundaryNorm-Klasse verwenden als Normalisierer für unser Streudiagramm. Dadurch werden die Daten in Abschnitte unterteilt und jedem Abschnitt Farben zugewiesen. Um sicherzustellen, dass Nullwerte als Grau angezeigt werden, ändern wir den ersten Eintrag in der Farbkarte so, dass er grau ist.
Erstellen einer benutzerdefinierten Farbkarte
Um die anfänglichen Farbeinträge zu überschreiben erstellen wir eine benutzerdefinierte Farbkarte basierend auf der Standard-Jet-Karte. Wir extrahieren die Farben aus der Jet-Map und weisen dem ersten Eintrag Grau zu. Dadurch wird sichergestellt, dass Punkte mit einem Tag-Wert von Null grau angezeigt werden.
Implementierung
Der bereitgestellte Python-Code zeigt, wie eine diskrete Farbleiste implementiert wird. Es definiert Zufallsdaten, Tags und eine Farbkarte, die den ersten Eintrag explizit auf Grau setzt. Das Streudiagramm wird mit unserer benutzerdefinierten Farbkarte und dem BoundaryNorm-Normalisierer erstellt.
Hinzufügen einer Farbleiste
Um eine zusätzliche Visualisierung der diskreten Farben bereitzustellen, erstellen wir separate Achsen für die Farbleiste. Wir verwenden colorbar.ColorbarBase, um die Farbleiste mit der benutzerdefinierten Farbkarte und dem BoundaryNorm-Normalisierer zu erstellen. Wir legen die Teilstriche und Grenzen fest, damit sie mit den Bins unserer diskreten Daten übereinstimmen.
Fazit
Mit BoundaryNorm und einer benutzerdefinierten Farbkarte können wir diskrete Farbbalken erstellen, die ganzzahlige Tags darstellen mit bestimmten Farben. Dieser Ansatz bietet eine bessere Lesbarkeit und Genauigkeit beim Umgang mit diskreten Daten in Matplotlib-Visualisierungen.
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