আমার কাছে বিন্যাসী অ্যারেতে x এবং y পয়েন্টের ব্যাপ্তি রয়েছে। যারা x (t) এবং y (t) প্রতিনিধিত্ব করেন যেখানে t = 0 ... T-1
আমি ব্যবহার করে একটি ছড়িয়ে ছিটিয়ে প্লট করছি
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x,y)
plt.show()
আমি সময়ের প্রতিনিধিত্বকারী একটি রঙিন মানচিত্র রাখতে চাই (অতএব নিমপী অ্যারেগুলিতে সূচকের উপর নির্ভর করে পয়েন্টগুলি রঙ করা)
এটি করার সহজতম উপায় কী?
উত্তর:
এখানে একটি উদাহরণ
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
t = np.arange(100)
plt.scatter(x, y, c=t)
plt.show()
এখানে আপনি সূচকের উপর ভিত্তি করে রঙ নির্ধারণ করছেন tযা এটির একটি অ্যারে মাত্র [1, 2, ..., 100]।
সম্ভবত একটি সহজ-বোঝার উদাহরণটি হ'ল সামান্য সহজ
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(100)
y = x
t = x
plt.scatter(x, y, c=t)
plt.show()
দ্রষ্টব্য যে আপনি যে অ্যারেটি পাস করেছেন cতাতে কোনও নির্দিষ্ট ক্রম বা প্রকারের দরকার নেই, অর্থাত এই উদাহরণগুলির মতো এটি বাছাই বা পূর্ণসংখ্যার প্রয়োজন হয় না। প্লট করার রুটিনটি রঙিন মানচিত্রকে এমনভাবে স্কেল করবে যে নূন্যতম / সর্বাধিক মানগুলি cবর্ণম্যাপের নীচে / শীর্ষের সাথে সামঞ্জস্য করে।
আপনি যোগ করে রঙম্যাপটি পরিবর্তন করতে পারেন
import matplotlib.cm as cm
plt.scatter(x, y, c=t, cmap=cm.cmap_name)
আমদানি matplotlib.cmalচ্ছিক কারণ আপনি কলারম্যাপগুলিকে cmap="cmap_name"পাশাপাশি কল করতে পারেন । রঙিনম্যাপগুলির একটি রেফারেন্স পৃষ্ঠা রয়েছে যা প্রতিটি দেখতে কেমন তা দেখাচ্ছে। এছাড়াও জেনে রাখুন যে আপনি রঙিন ম্যাপটিকে কেবল এটি হিসাবে কল করে বিপরীত করতে পারেন cmap_name_r। তাই হয়
plt.scatter(x, y, c=t, cmap=cm.cmap_name_r)
# or
plt.scatter(x, y, c=t, cmap="cmap_name_r")
কাজ করবে. উদাহরণগুলি হ'ল "jet_r"বা cm.plasma_r। নতুন 1.5 রঙিনম্যাপ ভাইরাস সহ একটি উদাহরণ এখানে দেওয়া হয়েছে:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(100)
y = x
t = x
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
ax1.scatter(x, y, c=t, cmap='viridis')
ax2.scatter(x, y, c=t, cmap='viridis_r')
plt.show()
আপনি ব্যবহার করে একটি রঙবার যুক্ত করতে পারেন
plt.scatter(x, y, c=t, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.show()
মনে রাখবেন আপনি যদি পরিসংখ্যান এবং সাবপ্লটগুলি স্পষ্টভাবে ব্যবহার করেন (যেমন fig, ax = plt.subplots()বা ax = fig.add_subplot(111)), একটি রঙবার যুক্ত করা আরও কিছুটা জড়িত হতে পারে। ভাল উদাহরণগুলি একটি একক সাবপ্লট কালারবারের জন্য এবং এখানে 2 টি সাবপ্লট 1 কালারবারের জন্য পাওয়া যাবে ।
cm.colormap_nameএবং এতে cm.cmapnameপ্রকৃত ভেরিয়েবলগুলিও নয় matplotlib.cm; এটি কেবল cm.jetবা এর জন্য সিউডোকোড cm.veridis_r, ইত্যাদি
cmapবা cতালিকা পরিবর্তন করার কোনও উপায় আছে কি ?
সাবপ্লট কালারবার
স্ক্রেটার সহ সাবপ্লটগুলির জন্য, আপনি একটি গৌণ চিত্রের সাহায্যে "ম্যাপেবল" তৈরি করে এবং তারপরে এটি আপনার মূল প্লটটিতে যুক্ত করে আপনার অক্ষগুলিতে একটি রঙবার বার ঠাট করতে পারেন।
উপরোক্ত উদাহরণের ধারাবাহিকতা হিসাবে:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(10)
y = x
t = x
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
ax1.scatter(x, y, c=t, cmap='viridis')
ax2.scatter(x, y, c=t, cmap='viridis_r')
# Build your secondary mirror axes:
fig2, (ax3, ax4) = plt.subplots(1, 2)
# Build maps that parallel the color-coded data
# NOTE 1: imshow requires a 2-D array as input
# NOTE 2: You must use the same cmap tag as above for it match
map1 = ax3.imshow(np.stack([t, t]),cmap='viridis')
map2 = ax4.imshow(np.stack([t, t]),cmap='viridis_r')
# Add your maps onto your original figure/axes
fig.colorbar(map1, ax=ax1)
fig.colorbar(map2, ax=ax2)
plt.show()
নোট করুন যে আপনি এমন একটি গৌণ চিত্রও আউটপুট করবেন যা আপনি উপেক্ষা করতে পারেন।
plt.colorbar()কমান্ডটি দিয়ে আপনি রঙগুলির জন্য একটি কিংবদন্তি পেতে পারেন ।