Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Penggunaan warna tersuai dalam lukisan carta lajur Matplotlib

Penggunaan warna tersuai dalam lukisan carta lajur Matplotlib

Jan 17, 2024 am 11:04 AM
Warna tersuai Carta lajur

Penggunaan warna tersuai dalam lukisan carta lajur Matplotlib

Cara menyesuaikan warna semasa melukis carta lajur menggunakan perpustakaan Matplotlib

Matplotlib ialah perpustakaan lukisan Python yang berkuasa, fleksibel dan mudah digunakan yang boleh melukis pelbagai jenis grafik, termasuk carta lajur. Secara lalai, Matplotlib secara automatik menjana satu set bar warna berbeza untuk carta lajur, tetapi kadangkala kita perlu menyesuaikan warna setiap lajur untuk memenuhi keperluan khusus.

Berikut ialah beberapa contoh kod khusus yang menunjukkan cara menggunakan Matplotlib untuk menyesuaikan warna carta lajur:

import matplotlib.pyplot as plt

# 自定义颜色
colors = ['red', 'blue', 'green', 'orange', 'purple']

# 柱形图数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 7, 13, 5, 20]

# 创建柱形图
plt.bar(x, y, color=colors)

# 添加标题和标签
plt.title('Customize Bar Chart Colors')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图形
plt.show()
Salin selepas log masuk

Dalam kod di atas, mula-mula kami mentakrifkan senarai warna warna yang berbeza, di sini kami Merah, biru, hijau, oren dan ungu digunakan sebagai warna tersuai. Kemudian dua senarai x dan y telah dicipta, masing-masing mewakili data paksi-x dan paksi-y carta lajur. Kemudian buat carta lajur dengan memanggil fungsi plt.bar() dan tentukan warna lajur sebagai senarai warna tersuai colors melalui color</ kod> parameter. Akhir sekali, gunakan fungsi <code>plt.title(), plt.xlabel() dan plt.ylabel() untuk menambah tajuk dan label pada graf, dan akhirnya Paparkan grafik melalui plt.show(). colors,这里我们使用了红色、蓝色、绿色、橙色和紫色作为自定义颜色。接着创建了两个列表xy,分别表示柱形图的x轴和y轴数据。然后通过调用plt.bar()函数来创建柱形图,通过color参数指定柱形的颜色为自定义颜色列表colors。最后,使用plt.title()plt.xlabel()plt.ylabel()函数为图形添加标题和标签,最后通过plt.show()显示图形。

除了直接指定颜色列表,还可以使用Matplotlib内置的颜色名称或指定RGB颜色值。例如,可以使用内置的颜色名称如'r'表示红色,'b'表示蓝色,或者可以使用指定的RGB颜色值如'#FF0000'表示红色,'#0000FF'

Selain menentukan senarai warna secara langsung, anda juga boleh menggunakan nama warna terbina dalam Matplotlib atau menentukan nilai warna RGB. Contohnya, anda boleh menggunakan nama warna terbina dalam seperti 'r' untuk merah dan 'b' untuk biru, atau anda boleh menggunakan nilai warna RGB yang ditentukan seperti kerana '# FF0000' bermaksud merah, '#0000FF' bermaksud biru.

import matplotlib.pyplot as plt

# 内置颜色名称
colors = ['red', 'blue', 'green', 'orange', 'purple']

# 指定RGB颜色值
colors = ['#FF0000', '#0000FF', '#00FF00', '#FFA500', '#800080']

# 其他代码和之前相同
Salin selepas log masuk
Dengan contoh kod di atas, anda boleh menyesuaikan warna carta lajur mengikut keperluan anda. Anda boleh memilih untuk menggunakan nama warna terbina dalam atau menentukan nilai warna RGB. Tidak kira kaedah yang anda pilih, Matplotlib boleh memenuhi keperluan penyesuaian anda untuk warna carta lajur.

Semoga contoh di atas dapat membantu anda memahami cara menyesuaikan warna carta lajur menggunakan perpustakaan Matplotlib. Saya doakan anda berjaya melukis carta lajur yang cantik dan memuaskan! 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Penggunaan warna tersuai dalam lukisan carta lajur Matplotlib. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1676
14
Tutorial PHP
1278
29
Tutorial C#
1257
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

See all articles