324
Глава 15 •
Генерирование данных
функциями продолжится позднее, когда мы начнем работать с более интересными
наборами данных в этой главе.
Встроенные стили
В Matplotlib существует целый ряд заранее определенных стилей оформления
с хорошей подборкой настроек для цвета фона, линий сетки, толщины линий,
шрифтов, размера шрифтов и т. д.; готовые настройки позволят вам создавать
привлекательные диаграммы без возни с настройкой. Чтобы узнать, какие стили
доступны в вашей системе, выполните следующие команды в терминальном сеансе:
>>>
import matplotlib.pyplot as plt
>>>
plt.style.available
['seaborn-dark', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-ticks', 'fivethirtyeight',
...
Чтобы использовать эти стили, добавьте одну строку кода перед построением диа-
граммы:
mpl_squares.py
import matplotlib.pyplot as plt
input_values = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.style.use('seaborn')
fig, ax = plt.subplots()
...
Этот код строит график, изображенный на рис. 15.4. Существует множество разно-
образных стилей; поэкспериментируйте и найдите те, которые вам больше нравятся.
Рис. 15.4.
Встроенный
стиль seaborn
Построение
простого графика
325
Нанесение и оформление отдельных точек функцией scatter()
Иногда бывает полезно нанести на график отдельные точки, основанные на некото-
рых характеристиках, и определить их оформление. Например, на графике малые
и большие значения могут отображаться разными цветами. Возможны и другие
варианты: например, сначала нанести множество точек с одним типом оформления,
а затем выделить отдельные точки набора, перерисовав их с другим оформлением.
Для нанесения на диаграмму отдельной точки используется функция
scatter()
.
Передайте
scatter()
координаты (x, y) нужной точки, и функция нанесет эти
значения на диаграмму:
Достарыңызбен бөлісу: 
