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Estilo de línea Matplotlib

El marco Matplotlib de Python se está utilizando para técnicas de visualización debido a su gran cantidad de indicadores técnicos. Contiene atributos que se pueden cambiar para generar diferentes diseños gráficos. Los gráficos se trazan para utilizar la función Matplotlib.pyplot.plot(). Podemos elegir entre una variedad de diseños gráficos, como patrones de líneas y sombras.

En este artículo, demostraremos cómo y cuándo usar Python para modificar el estilo de línea de una pantalla gráfica en Matplotlib. Por lo tanto, cuando queremos un diseño gráfico continuo, no tendríamos que identificar el estilo de línea, ya que es sólido según el estándar. Y cuando queramos que el patrón tenga un círculo, una línea discontinua o cualquier otro tipo, tendremos que descubrir cómo ajustar el estilo de línea en Matplotlib.

Con el parámetro ‘estilo de línea’, podemos personalizar la apariencia de una línea. Exploremos algunos enfoques alternativos para integrar estilos de línea en Python.

Ajustar el estilo de línea de Matplotlib

En este paso, ajustamos el estilo de la línea proporcionando el valor al parámetro ‘estilo de línea’ en el gráfico().

Primero, integramos los módulos matplotlib.pyplot y random. Los nombres de los meses se almacenan en la matriz denominada «meses». Aquí, usamos el bucle ‘for’. En el bucle ‘for’ se utiliza la técnica random.randint() para obtener la lista de ventas.

Además, se aplica plt.label() para establecer la etiqueta de ambos ejes. A la trama se le asigna un título con la ayuda del método plt.title(). Después de eso, al utilizar la función matplotlib.pyplot.plot(), se dibuja la figura. Aquí, definimos el color y el estilo de la línea. El color de la línea se establece en ‘k’, que representa un tono negro. Y el estilo de línea es ‘–’, que representa el patrón de línea discontinua. Obtenemos un gráfico que tiene una línea discontinua negra al ejecutar el programa mencionado anteriormente como se ve en la figura a continuación.

Color de estilo de línea de Matplotlib

Utilizaremos el estilo de línea Matplotlib para integrar varios tonos de color. Para proporcionarlo, el método plt.plot() incluye un conjunto de argumentos.

Después de importar las bibliotecas, llamamos a la función linspace() de la biblioteca NumPy. Además de esto, aplicamos la función plot() para ambos ejes respectivamente. Los tonos de los caracteres Unicode se representan con las letras ‘r’, ‘g’, etc. Los nombres de sombreado CSS incluyen verdoso, rojo y muchos otros. Los títulos deben presentarse en minúsculas para Matplotlib Linestyle.

Los tonos RGB podrían representarse como «#rrggbb», que es un valor hexadecimal de seis dígitos que describe la proporción de rojo, verde y azul dentro de cada tono como un código hexadecimal de dos dígitos (00 a FF). Con Matplotlib Linestyle en Python, utilizamos nombres de tonos CSS y colores RGB en esta ilustración.

Estilos de línea personalizados

En Matplotlib Python, ajustaremos los estilos de línea. La opción de ancho de línea podría usarse para modificar el ancho de la trama. El ancho de línea siempre está en píxeles. Y seleccionaremos 1 para una línea delicada, 2 para una línea de rango medio y 5 para una línea ancha, a veces más para una línea particularmente gruesa.

En primer lugar, presentamos las bibliotecas Matplotlib y NumPy. A continuación, utilizamos el método linspace() de la biblioteca NumPy. Además, aplicamos la función plot() para ambos ejes. Especificamos color, ancho de línea y estilo de línea. Para el eje y, el primer argumento ‘desplazamiento’ muestra la duración justo antes de que comiencen los patrones. Una secuencia de valores de encendido/apagado constituye un componente adicional.

Sobre la primera pantalla, la valoración es (6, 3, 2, 3), lo que indica que la línea tendría un guión de 6 conjuntos, un descanso de 3 elementos, un guión de 2 unidades y un espacio de 3 elementos. Esta secuencia debe repetirse hasta el borde. Especificamos ‘redondo’ en el parámetro ‘dash_capstyle’ para una línea. De manera similar, para dibujar otra línea, el parámetro de valor ‘estilo de línea’ se establece en guiones. Después de todo esto, representamos el gráfico usando la función plt.show().

Estilo de línea Matplotlib junto con marcadores

Un puntero es un pequeño punto, un rectángulo, un diamante u otro signo. Junto con el gráfico, esto denota un conjunto de datos. Los marcadores se pueden manejar con una frase de texto simple o una serie de argumentos que brindan capacidades con el estilo de línea de Matplotlib.

Al inicio del programa, debemos incluir matplotlib. Esto se logra usando la expresión import matplotlib.pyplot as plt. Aquí, empleamos el método linspace() de la biblioteca NumPy para definir el rango de la dimensión x.

Además, el método plot() se usa para personalizar el estilo de línea del gráfico. Esta función contiene varios parámetros. Podemos ajustar el estilo o patrón de la línea, su color y el estilo del marcador usando esta función. Los indicadores ocurren en los puntos de datos especificados. Observamos 35 marcas en estas posiciones porque utilizamos el método np.linspace() para crear 35 piezas de datos de intervalos iguales.

Un arco cian, una línea sólida y una marca triangular comparativamente pequeña se indican con «c:v» para la primera línea. Un arco azul, una línea sólida y una marca de pentágono se especifican con «b:p» para la segunda línea. Luego, solo utilizamos la técnica show() para mostrar el gráfico.

Conclusión

Explicamos las representaciones pictóricas de la integración de Matplotlib Linestyle en Python en este artículo. Hablamos de tres enfoques diferentes para colorear los estilos de línea. El estilo de línea podría modificarse de acuerdo con las preferencias del usuario usando atributos como el ancho del haz, dash_capstyle, etc. También especificamos diferentes marcadores para las líneas del gráfico.

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