Matplotlib में संख्याओं को कलर स्केल में बदलने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं।
चरण
- NumPy का उपयोग करके x, y और c डेटा पॉइंट्स बनाएं।
- डेटा पॉइंट्स को Pandas डेटाफ्रेम में बदलें।
- subplots() मेथड का उपयोग करके नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर सक्रिय करें।
- हॉट कलरमैप प्राप्त करें।
- डेटा को रैखिक रूप से नॉर्मलाइज़ करने के लिए, हम Normalize() क्लास का उपयोग कर सकते हैं।
- x और y डेटा पॉइंट्स और रैखिक रूप से नॉर्मलाइज़्ड कलरमैप के साथ स्कैटर पॉइंट्स प्लॉट करें।
- x डेटा पॉइंट्स के लिए xticks सेट करें।
- कलरबार बनाने के लिए, स्केलेबल मैपेबल ऑब्जेक्ट बनाएं।
- colorbar() मेथड का उपयोग करके कलरबार बनाएं।
- फिगर डिस्प्ले करने के लिए show() मेथड का उपयोग करें।
उदाहरण
from matplotlib import pyplot as plt, colors
import numpy as np
import pandas as pd
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
x = np.arange(12)
y = np.random.rand(len(x)) * 20
c = np.random.rand(len(x)) * 3 + 1.5
df = pd.DataFrame({"x": x, "y": y, "c": c})
fig, ax = plt.subplots()
cmap = plt.cm.hot
norm = colors.Normalize(vmin=2.0, vmax=5.0)
ax.scatter(df.x, df.y, color=cmap(norm(df.c.values)))
ax.set_xticks(df.x)
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm)
fig.colorbar(sm)
plt.show()
आउटपुट
