Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
В этом руководстве вы узнаете, как определить и установить размер маркеров в точечных диаграммах Matplotlib. Умение управлять размером ваших точечных диаграмм Matplotlib позволяет добавлять дополнительную информацию в ваши точечные диаграммы.
Это позволяет вам передавать больше деталей о ваших данных и делать их понятнее для читателей вашей визуализации. Matplotlib дает возможность настраивать размер как для всех графиков в целом, так и для отдельных графиков, в зависимости от других критериев данных.
К концу этого урока вы научитесь:
Как установить размер маркера для всех точек на диаграмме рассеяния Matplotlib
Как установить размер маркера для точек на диаграмме рассеяния Matplotlib на основе других данных
Разработайте функцию для определения размера маркера в Matplotlib.
Оглавление
Загрузка образца диаграммы рассеяния Matplotlib
Чтобы следовать за этим руководством, не стесняйтесь загружать приведенный ниже график. Код загружает координаты x и y для точечного графика. Кроме того, мы устанавливаем лимиты для осей x и y графика и даем графику заголовок, чтобы лучше понять, что происходит.
Выберите установленный у Вас стиль отображения графика.
В следующем разделе вы узнаете, как изменить размер маркеров для всех точек в диаграмме рассеяния Matplotlib.
Изменение размера маркера для всех точек в диаграммах рассеяния Matplotlib
Matplotlib упрощает изменение размера точек в диаграмме рассеяния с использованием параметра s=
. Этот параметр может принимать либо одно целое число, либо список значений, определяющий размер маркеров:
Передача одного значения изменяет размер всех маркеров.
Передача списка значений изменяет размер каждого маркера индивидуально.
Давайте посмотрим, как мы можем изменить размер всех маркеров, используя параметр s=
Чтобы понять, что контролирует параметр s=
, нам нужно изучить документацию. Параметр s
определяется как размер маркера в точках ** 2, что означает, что передаваемое значение возводится в квадрат. Чтобы получить маркер размером, скажем, 10, нам нужно передать квадрат этого значения.
Изменение размера маркера для отдельных точек в диаграммах рассеяния Matplotlib на основе других данных
В этом разделе мы рассмотрим использование другого набора значений для задания размера маркеров диаграммы рассеяния в Matplotlib. Если у нас есть дополнительное измерение в наших данных, мы можем использовать значения из этого измерения для контроля размера. Поскольку параметр s=
также принимает массив значений, мы можем просто передать этот массив.
Давайте посмотрим, как это может выглядеть. Мы добавим еще один массив значений, который будет контролировать размер:
Этот метод может быть очень полезен, когда мы пытаемся контролировать размер маркера на основе колонки DataFrame.
Определите функцию для определения размеров маркеров в Matplotlib
Следуя логике приведенного выше примера, мы можем определить функцию, которая использует параметры x или y для определения размера маркеров в точечной диаграмме Matplotlib. Приведенный ниже пример иллюстрирует это. Вы можете определить функцию так, как вам нравится.
В приведенном ниже коде размер маркера пропорционален значению x
, увеличивая его в 3 раза.
Каков размер маркера в Matplotlib?
Понимание того, что представляет собой размер маркера, значительно упрощает понимание всей концепции. Может показаться, что мы устанавливали значения произвольно. Однако, как и во всем остальном в Matplotlib, за этим стоит значительная логика.
Каждая точка представляет собой размер пикселя, который изменяется в зависимости от установленного вами разрешения изображения. По умолчанию в Matplotlib используется разрешение 100 DPI (то есть, на дюйм). Если вы измените это значение, то относительные размеры, которые вы видите, также изменятся.
Заключение
В этом уроке вы научились изменять размер маркеров точек в диаграмме рассеяния в Matplotlib. Возможность модифицировать размер маркеров позволяет более эффективно передавать задумку ваших данных. Сначала вы узнали, как изменить размер всех маркеров. Затем вы научились менять размер маркеров на основе какого-либо другого значения. Это позволяет добавить в ваши данные еще одно измерение.
Дополнительные ресурсы
Чтобы узнать больше о смежных темах, ознакомьтесь с руководствами ниже:
Построение графиков на Python с помощью Matplotlib
Диаграммы рассеяния Matplotlib – узнайте все, что вам нужно знать
Last updated