plt.title('Интерактивный график синуса')
plt.legend()
# Преобразуем Matplotlib график в интерактивный с использованием Plotly
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines', name='Синус'))
# Настраиваем макет
fig.update_layout(
title='Интерактивный график синуса',
xaxis=dict(title='X-ось'),
yaxis=dict(title='Y-ось'),
)
# Отображаем интерактивный график внутри ячейки Jupyter Notebook
display(HTML(fig.to_html()))
```
В этом примере:
– Мы создаем данные и строим линейный график с Matplotlib.
– Затем мы используем Plotly, чтобы преобразовать этот график в интерактивный. Обратите внимание, что для этого требуется установка библиотеки Plotly (`pip install plotly`).
– Используется `display(HTML(fig.to_html()))`, чтобы отобразить интерактивный график внутри ячейки Jupyter Notebook.
Таким образом, вы можете взаимодействовать с данными, изменять масштаб, выделять области и другие действия прямо внутри Jupyter Notebook, что делает визуализацию данных более удобной и информативной.
6. Встроенные цветовые карты:
Matplotlib предоставляет широкий выбор цветовых карт для лучшего представления данных. От дискретных цветовых карт до плавных переходов, библиотека предоставляет разнообразные опции.
Давайте рассмотрим пример использования различных цветовых карт в Matplotlib. В этом примере мы создадим тепловую карту, используя различные цветовые карты для лучшего представления данных.
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Создаем данные для тепловой карты
data = np.random.random((10, 10))
# Список цветовых карт для использования
colormaps = ['viridis', 'plasma', 'magma', 'inferno', 'cividis']
# Создаем подграфики для каждой цветовой карты
fig, axes = plt.subplots(1, len(colormaps), figsize=(15, 3))
# Строим тепловую карту для каждой цветовой карты
for i, cmap in enumerate(colormaps):
im = axes[i].imshow(data, cmap=cmap)
axes[i].set_title(f'Цветовая карта: {cmap}')
fig.colorbar(im, ax=axes[i], orientation='vertical', fraction=0.046, pad=0.04)
# Регулируем расположение графиков
plt.tight_layout()
# Показываем графики
plt.show()
```
В этом примере:
– Мы создаем случайные данные для тепловой карты с использованием NumPy.
– Затем мы строим тепловые карты для различных цветовых карт (`viridis`, `plasma`, `magma`, `inferno`, `cividis`).
– Для каждой цветовой карты добавляем шкалу цветов.
Этот пример демонстрирует разнообразие цветовых карт в Matplotlib, отличающихся как по цветовому спектру, так и по контрасту. Выбор подходящей цветовой карты может улучшить восприятие данных на графиках.
В Matplotlib существует множество цветовых карт. Вы можете получить актуальный список цветовых карт, вызвав функцию `plt.colormaps()`.
Практическое задание
Задача: Мониторинг изменений температуры на глобальной карте
Описание: