مبعثر Matplotlib
إنشاء مخططات مبعثرة
باستخدام Pyplot ، يمكنك استخدام scatter()الوظيفة لرسم مخطط مبعثر.
ترسم scatter()الدالة نقطة واحدة لكل ملاحظة. يحتاج إلى صفيفين من نفس الطول ، واحدة لقيم المحور x ، وواحدة للقيم على المحور y:
مثال
مخطط مبعثر بسيط:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
plt.scatter(x, y)
plt.show()
نتيجة:
الملاحظة في المثال أعلاه هي نتيجة مرور 13 سيارة.
يوضح المحور X عمر السيارة.
يوضح المحور Y سرعة السيارة عند مرورها.
هل هناك علاقة بين الملاحظات؟
يبدو أنه كلما كانت السيارة أحدث ، زادت سرعة قيادتها ، لكن قد يكون ذلك مصادفة ، فقد سجلنا 13 سيارة فقط.
قارن المؤامرات
في المثال أعلاه ، يبدو أن هناك علاقة بين السرعة والعمر ، ولكن ماذا لو رسمنا الملاحظات من يوم آخر أيضًا؟ هل ستخبرنا حبكة التبعثر بشيء آخر؟
مثال
ارسم قطعتين على نفس الشكل:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#day one, the age
and speed of 13 cars:
x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
plt.scatter(x,
y)
#day two, the age and speed of 15 cars:
x = np.array([2,2,8,1,15,8,12,9,7,3,11,4,7,14,12])
y = np.array([100,105,84,105,90,99,90,95,94,100,79,112,91,80,85])
plt.scatter(x, y)
plt.show()
نتيجة:
ملاحظة: تم رسم المخططين بلونين مختلفين ، باللونين الأزرق والبرتقالي بشكل افتراضي ، وسوف تتعلم كيفية تغيير الألوان لاحقًا في هذا الفصل.
من خلال مقارنة المؤامرات ، أعتقد أنه من الآمن أن نقول إن كلاهما يعطينا نفس النتيجة: كلما كانت السيارة أحدث ، زادت سرعتها.
الألوان
يمكنك تعيين اللون الخاص بك لكل مخطط مبعثر باستخدام
colorأو c
الوسيطة:
مثال
عيّن لونك الخاص للعلامات:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
plt.scatter(x,
y, color = 'hotpink')
x = np.array([2,2,8,1,15,8,12,9,7,3,11,4,7,14,12])
y = np.array([100,105,84,105,90,99,90,95,94,100,79,112,91,80,85])
plt.scatter(x, y, color = '#88c999')
plt.show()
نتيجة:
لون كل نقطة
يمكنك حتى تعيين لون معين لكل نقطة باستخدام مصفوفة من الألوان كقيمة
cللوسيطة:
ملاحظة: لا يمكنك استخدام colorالوسيطة لهذا ، فقط cالوسيطة.
مثال
عيّن لونك الخاص للعلامات:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
colors = np.array(["red","green","blue","yellow","pink","black","orange","purple","beige","brown","gray","cyan","magenta"])
plt.scatter(x, y, c=colors)
plt.show()
نتيجة:
ColorMap
تحتوي وحدة Matplotlib على عدد من خرائط الألوان المتاحة.
يشبه مخطط الألوان قائمة الألوان ، حيث يكون لكل لون قيمة تتراوح من 0 إلى 100.
فيما يلي مثال على خريطة ملونة:
تسمى خريطة الألوان هذه "viridis" وكما ترى فهي تتراوح من 0 ، وهو لون أرجواني ، وحتى 100 لون أصفر.
كيفية استخدام ColorMap
يمكنك تحديد مخطط الألوان باستخدام وسيطة الكلمة الأساسية
cmapمع قيمة مخطط الألوان ، وفي هذه الحالة 'viridis'تكون إحدى خرائط الألوان المضمنة المتوفرة في Matplotlib.
بالإضافة إلى ذلك ، عليك إنشاء مصفوفة بقيم (من 0 إلى 100) ، قيمة واحدة لكل نقطة في مخطط التبعثر:
مثال
قم بإنشاء مصفوفة ألوان ، وحدد مخطط ألوان في مخطط التبعثر:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
colors = np.array([0,
10, 20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 70, 80, 90, 100])
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis')
plt.show()
نتيجة:
يمكنك تضمين خريطة الألوان في الرسم بتضمين plt.colorbar()العبارة:
مثال
قم بتضمين مخطط الألوان الفعلي:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
colors = np.array([0,
10, 20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 70, 80, 90, 100])
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.show()
نتيجة:
خرائط الألوان المتوفرة
يمكنك اختيار أي من خرائط الألوان المضمنة:
| Name | Reverse | |||
|---|---|---|---|---|
| Accent | Accent_r | |||
| Blues | Blues_r | |||
| BrBG | BrBG_r | |||
| BuGn | BuGn_r | |||
| BuPu | BuPu_r | |||
| CMRmap | CMRmap_r | |||
| Dark2 | Dark2_r | |||
| GnBu | GnBu_r | |||
| Greens | Greens_r | |||
| Greys | Greys_r | |||
| OrRd | OrRd_r | |||
| Oranges | Oranges_r | |||
| PRGn | PRGn_r | |||
| Paired | Paired_r | |||
| Pastel1 | Pastel1_r | |||
| Pastel2 | Pastel2_r | |||
| PiYG | PiYG_r | |||
| PuBu | PuBu_r | |||
| PuBuGn | PuBuGn_r | |||
| PuOr | PuOr_r | |||
| PuRd | PuRd_r | |||
| Purples | Purples_r | |||
| RdBu | RdBu_r | |||
| RdGy | RdGy_r | |||
| RdPu | RdPu_r | |||
| RdYlBu | RdYlBu_r | |||
| RdYlGn | RdYlGn_r | |||
| Reds | Reds_r | |||
| Set1 | Set1_r | |||
| Set2 | Set2_r | |||
| Set3 | Set3_r | |||
| Spectral | Spectral_r | |||
| Wistia | Wistia_r | |||
| YlGn | YlGn_r | |||
| YlGnBu | YlGnBu_r | |||
| YlOrBr | YlOrBr_r | |||
| YlOrRd | YlOrRd_r | |||
| afmhot | afmhot_r | |||
| autumn | autumn_r | |||
| binary | binary_r | |||
| bone | bone_r | |||
| brg | brg_r | |||
| bwr | bwr_r | |||
| cividis | cividis_r | |||
| cool | cool_r | |||
| coolwarm | coolwarm_r | |||
| copper | copper_r | |||
| cubehelix | cubehelix_r | |||
| flag | flag_r | |||
| gist_earth | gist_earth_r | |||
| gist_gray | gist_gray_r | |||
| gist_heat | gist_heat_r | |||
| gist_ncar | gist_ncar_r | |||
| gist_rainbow | gist_rainbow_r | |||
| gist_stern | gist_stern_r | |||
| gist_yarg | gist_yarg_r | |||
| gnuplot | gnuplot_r | |||
| gnuplot2 | gnuplot2_r | |||
| gray | gray_r | |||
| hot | hot_r | |||
| hsv | hsv_r | |||
| inferno | inferno_r | |||
| jet | jet_r | |||
| magma | magma_r | |||
| nipy_spectral | nipy_spectral_r | |||
| ocean | ocean_r | |||
| pink | pink_r | |||
| plasma | plasma_r | |||
| prism | prism_r | |||
| rainbow | rainbow_r | |||
| seismic | seismic_r | |||
| spring | spring_r | |||
| summer | summer_r | |||
| tab10 | tab10_r | |||
| tab20 | tab20_r | |||
| tab20b | tab20b_r | |||
| tab20c | tab20c_r | |||
| terrain | terrain_r | |||
| twilight | twilight_r | |||
| twilight_shifted | twilight_shifted_r | |||
| viridis | viridis_r | |||
| winter | winter_r |
بحجم
يمكنك تغيير حجم النقاط باستخدام
sالوسيطة.
تمامًا مثل الألوان ، تأكد من أن مصفوفة الأحجام لها نفس طول صفيفات المحورين x و y:
مثال
اضبط الحجم الخاص بك للعلامات:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
sizes =
np.array([20,50,100,200,500,1000,60,90,10,300,600,800,75])
plt.scatter(x,
y, s=sizes)
plt.show()
نتيجة:
ألفا
يمكنك ضبط شفافية النقاط باستخدام
alphaالوسيطة.
تمامًا مثل الألوان ، تأكد من أن مصفوفة الأحجام لها نفس طول صفيفات المحورين x و y:
مثال
اضبط الحجم الخاص بك للعلامات:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
sizes =
np.array([20,50,100,200,500,1000,60,90,10,300,600,800,75])
plt.scatter(x,
y, s=sizes, alpha=0.5)
plt.show()
نتيجة:
اجمع بين حجم اللون وألفا
يمكنك دمج خريطة ملونة بأحجام مختلفة على النقاط. من الأفضل تصور ذلك إذا كانت النقاط شفافة:
مثال
أنشئ مصفوفات عشوائية بـ 100 قيمة لنقاط x ونقاط y والألوان والأحجام:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x =
np.random.randint(100, size=(100))
y = np.random.randint(100, size=(100))
colors = np.random.randint(100, size=(100))
sizes = 10 * np.random.randint(100,
size=(100))
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5, cmap='nipy_spectral')
plt.colorbar()
plt.show()
نتيجة:
