Изучаем Python

Библиотека matplotlib позволяет раскрашивать точки на точечной диаграмме в разные цвета. Оформление по умолчанию — синие точки с черным контуром — хорошо подходит для диаграмм с несколькими точками. Однако при большом количестве точек черные контуры начинают сливаться. Чтобы удалить контуры вокруг точек, передайте аргумент edgecolor='none' при вызове scatter():

plt.scatter(x_values, y_values, edgecolor='none', s=40)

Запустите scatter_squares.py с этим вызовом, и вы увидите, что на диаграмме выводятся только заполненные синие точки.

Определение пользовательских цветов

Чтобы изменить цвет точек, передайте scatter() аргумент c с именем используемого цвета:

plt.scatter(x_values, y_values, c='red', edgecolor='none', s=40)

Также возможно определять пользовательские цвета в цветовой модели RGB. Чтобы определить цвет, передайте аргумент c с кортежем из трех дробных значений (для красной, зеленой и синей составляющих) в диапазоне от 0 до 1. Например, следующая строка создает диаграмму со светло-синими точками:

plt.scatter(x_values, y_values, c=(0, 0, 0.8), edgecolor='none', s=40)

Значения, близкие к 0, дают более темные цвета, а со значениями, близкими к 1, цвета получаются более светлыми.

Цветовые карты

Цветовая карта (colormap) представляет собой серию цветов градиента, определяющую плавный переход от начального цвета к конечному. Цветовые карты используются в визуализациях для выделения закономерностей в данных. Например, малые значения можно обозначить светлыми цветами, а большие — темными.

Модуль pyplot включает набор встроенных цветовых карт. Чтобы воспользоваться одной из готовых карт, нужно указать, как модуль pyplot должен присваивать цвет каждой точке набора данных. В следующем примере цвет каждой точки присваивается на основании значения y:

scatter_squares.py

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = list(range(1001))

y_values = [x**2 for x in x_values]

plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues,

. .edgecolor='none', s=40)

# Назначение заголовка диаграммы и меток осей.

...

Мы передаем в c список y-values, а затем указываем pyplot, какая цветовая карта должна использоваться, при помощи аргумента cmap. Следующий код окрашивает точки с меньшими значениями y в светло-синий цвет, а точки с бульшими значениями y — в темно-синий цвет. Полученная диаграмма изображена на рис. 15.7.

Примечание

Все цветовые карты, доступные в pyplot, можно просмотреть на сайте http://matplotlib.org/; откройте раздел Examples, прокрутите содержимое до пункта Color Examples и щелкните на ссылке colormaps_reference.

Рис. 15.7. Точечная диаграмма с цветовой картой Blues

Автоматическое сохранение диаграмм

Если вы хотите, чтобы программа автоматически сохраняла диаграмму в файле, замените вызов plt.show() вызовом plt.savefig():

plt.savefig('squares_plot.png', bbox_inches='tight')

Первый аргумент содержит имя файла для сохранения диаграммы; файл будет сохранен в одном каталоге с scatter_squares.py. Второй аргумент отсекает от диаграммы лишние пропуски. Если вы хотите оставить пустые места вокруг диаграммы, этот аргумент можно опустить.

Упражнения

15-1. Кубы: число, возведенное в третью степень, называется «кубом». Нанесите на диаграмму первые пять кубов, а затем первые 5000 кубов.

15-2. Цветные кубы: примените цветовую карту к диаграмме с кубами.

Случайное блуждание

В этом разделе мы используем Python для генерирования данных для случайного обхода, а затем при помощи matplotlib создадим привлекательное представление сгенерированных данных. Случайным блужданием (random walk) называется путь, который не имеет четкого направления, но определяется серией полностью случайных решений. Представьте, что муравей сошел с ума и делает каждый новый шаг в случайном направлении; его путь напоминает случайное блуждание.

Случайное блуждание находит практическое применение в естественных науках: физике, биологии, химии и экономике. Например, пыльцевое зерно на поверхности водяной капли движется по поверхности воды, потому что его постоянно подталкивают молекулы воды. Молекулярное движение в капле воды случайно, поэтому путь пыльцевого зерна на поверхности представляет собой случайное блуждание. Код, который мы напишем, найдет применение при моделировании многих реальных ситуаций.

Создание класса RandomWalk()

Чтобы создать путь случайного блуждания, мы создадим класс RandomWalk, который принимает случайные решения по выбору направления. Классу нужны три ­атрибута: переменная для хранения количества точек в пути и два списка для координат x и y каждой точки.

Класс RandomWalk содержит всего два метода: __init__() и fill_walk() для вычисления точек случайного блуждания. Начнем с метода __init__():

random_walk.py

(1) from random import choice

class RandomWalk():

. ."""Класс для генерирования случайных блужданий."""

. .

(2) . .def __init__(self, num_points=5000):

. . . ."""Инициализирует атрибуты блуждания."""