Как изменить цвет графика в Matplotlib с помощью Python?

Опубликовано: 1 Декабря, 2021

Предварительное условие: Matplotlib

Python предлагает широкий спектр библиотек для построения графиков, и Matplotlib - одна из них. Matplotlib - это простая и удобная библиотека, которая используется для создания качественных графиков. Библиотека pyplot matplotlib содержит команды и методы, которые заставляют matplotlib работать как matlab. Модуль pyplot используется для установки меток графиков, типа диаграммы и цвета диаграммы. Следующие методы используются для создания графика и соответствующего изменения цвета графика.

Syntax: matplotlib.pyplot.bar(x, height, width, bottom, align, **kwargs)

Parameter:

  • x : sequence of scalers along the x axis
  • height : sequence of scaler determining the height of bar ie y-axis
  • width : width of each bar
  • bottom : Used to specify the starting value along the Y axis.(Optional)
  • align : alignment of the bar
  • **kwargs : other parameters one of which is color which obviously specifies the color of the graph.

Return Value: Returns the graph plotted from the specified columns of the dataset.

В этой статье мы используем набор данных, загруженный с kaggel.com, для примеров, приведенных ниже. Используемый набор данных представляет страны по количеству подтвержденных случаев COVID-19. Набор данных можно скачать по указанной ссылке:

Ссылка на набор данных: Отчет о вирусе короны

Пример 1:

Python3

# import packages
import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# import dataset
df = pd.read_csv( 'country_wise_latest.csv' )
# select required columns
country = df[ 'Country/Region' ].head( 10 )
confirmed = df[ 'Confirmed' ].head( 10 )
# plotting graph
plt.xlabel( 'Country' )
plt.ylabel( 'Confirmed Cases' )
plt.bar(country, confirmed, color = 'green' , width = 0.4 )
# display plot
plt.show()

Выход

Пример 2:

Python3

# import packages
import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# import dataset
df = pd.read_csv( 'country_wise_latest.csv' )
# select required data
country = df[ 'Country/Region' ].head( 20 )
confirmed = df[ 'Active' ].head( 20 )
# plot graph
plt.xlabel( 'Country' )
plt.ylabel( 'Active Cases' )
plt.bar(country, confirmed, color = 'maroon' , width = 0.4 )
# display plot
plt.show()

Выход

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.