Matplotlib:绘制具有非透明边缘的透明直方图
Matplotlib: plotting transparent histogram with non transparent edge
我正在绘制直方图,我有三个数据集要一起绘制,每个数据集都有不同的颜色和线型(虚线、点线等)。
我还提供了一些透明度,以便看到重叠的条。
关键是我希望每个条形的边缘不像内部那样变得透明。
这是一个例子:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.random(20)
y =np.random.random(20)
z= np.random.random(20)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.hist(x, bins=np.arange(0, 1, 0.1), ls='dashed', alpha = 0.5, lw=3, color= 'b')
ax.hist(y, bins=np.arange(0, 1, 0.1), ls='dotted', alpha = 0.5, lw=3, color= 'r')
ax.hist(z, bins=np.arange(0, 1, 0.1), alpha = 0.5, lw=3, color= 'k')
ax.set_xlim(-0.5, 1.5)
ax.set_ylim(0, 7)
plt.show()
我认为也许最愚蠢的解决方案是最简单和最好的?只需重新绘制直方图,没有内部颜色和 alpha。那应该只重新绘制直方图线。
此外,您可能希望通过从第一个直方图
中完全移除它们来消除 lines/dashes/dots 不重叠的可能性
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.random(20)
y = np.random.random(20)
z = np.random.random(20)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.hist(x, bins=np.arange(0, 1, 0.1), edgecolor='None', alpha = 0.5, color= 'b')
ax.hist(y, bins=np.arange(0, 1, 0.1), edgecolor='None', alpha = 0.5, color= 'r')
ax.hist(z, bins=np.arange(0, 1, 0.1), edgecolor="None", alpha = 0.5, color= 'k')
ax.hist(x, bins=np.arange(0, 1, 0.1), ls='dashed', lw=3, facecolor="None")
ax.hist(y, bins=np.arange(0, 1, 0.1), ls='dotted', lw=3, facecolor="None")
ax.hist(z, bins=np.arange(0, 1, 0.1), lw=3, facecolor="None")
plt.show()
如果没有第二个订单,图形应该看起来像您的图形,没有任何边框。使用底部的 3 个直方图命令添加边框以生成下面的图像。适用于 Python3.4 Win7
[剪掉因为显然我没有足够的代表 post 图片]
plt.hist
接受传递给 matplotlib.patches.Patch
的构造函数的附加关键字参数。特别是你可以传递一个 fc=
参数,它允许你在创建直方图时使用 (R, G, B, A)
元组设置面片颜色。改变facecolor的alpha值不影响边的透明度:
ax.hist(x, bins=np.arange(0, 1, 0.1), ls='dashed', lw=3, fc=(0, 0, 1, 0.5))
ax.hist(y, bins=np.arange(0, 1, 0.1), ls='dotted', lw=3, fc=(1, 0, 0, 0.5))
ax.hist(z, bins=np.arange(0, 1, 0.1), lw=3, fc=(0, 0, 0, 0.5))
我需要一个不需要我明确设置颜色的解决方案,即我想仍然使用默认的颜色循环。下面的解决方案建立在@ljetibo 的想法上,使用@ali_m 的想法提取颜色循环的状态,两次绘制直方图:
# increment and get the "props" cycle (and extract the color)
color = next(ax._get_lines.prop_cycler)["color"]
# 1. draw: inner area with alpha
ax.hist(data, color=color, alpha=0.3)
# 2. draw: only edges with full color
ax.hist(data, color=color, edgecolor=color, fc="None", lw=1)
请注意,除了 edgecolor
之外,还需要指定 color=color
。否则 hist
调用本身将再次增加颜色循环。
我正在绘制直方图,我有三个数据集要一起绘制,每个数据集都有不同的颜色和线型(虚线、点线等)。 我还提供了一些透明度,以便看到重叠的条。
关键是我希望每个条形的边缘不像内部那样变得透明。 这是一个例子:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.random(20)
y =np.random.random(20)
z= np.random.random(20)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.hist(x, bins=np.arange(0, 1, 0.1), ls='dashed', alpha = 0.5, lw=3, color= 'b')
ax.hist(y, bins=np.arange(0, 1, 0.1), ls='dotted', alpha = 0.5, lw=3, color= 'r')
ax.hist(z, bins=np.arange(0, 1, 0.1), alpha = 0.5, lw=3, color= 'k')
ax.set_xlim(-0.5, 1.5)
ax.set_ylim(0, 7)
plt.show()
我认为也许最愚蠢的解决方案是最简单和最好的?只需重新绘制直方图,没有内部颜色和 alpha。那应该只重新绘制直方图线。
此外,您可能希望通过从第一个直方图
中完全移除它们来消除 lines/dashes/dots 不重叠的可能性import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.random(20)
y = np.random.random(20)
z = np.random.random(20)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.hist(x, bins=np.arange(0, 1, 0.1), edgecolor='None', alpha = 0.5, color= 'b')
ax.hist(y, bins=np.arange(0, 1, 0.1), edgecolor='None', alpha = 0.5, color= 'r')
ax.hist(z, bins=np.arange(0, 1, 0.1), edgecolor="None", alpha = 0.5, color= 'k')
ax.hist(x, bins=np.arange(0, 1, 0.1), ls='dashed', lw=3, facecolor="None")
ax.hist(y, bins=np.arange(0, 1, 0.1), ls='dotted', lw=3, facecolor="None")
ax.hist(z, bins=np.arange(0, 1, 0.1), lw=3, facecolor="None")
plt.show()
如果没有第二个订单,图形应该看起来像您的图形,没有任何边框。使用底部的 3 个直方图命令添加边框以生成下面的图像。适用于 Python3.4 Win7
[剪掉因为显然我没有足够的代表 post 图片]
plt.hist
接受传递给 matplotlib.patches.Patch
的构造函数的附加关键字参数。特别是你可以传递一个 fc=
参数,它允许你在创建直方图时使用 (R, G, B, A)
元组设置面片颜色。改变facecolor的alpha值不影响边的透明度:
ax.hist(x, bins=np.arange(0, 1, 0.1), ls='dashed', lw=3, fc=(0, 0, 1, 0.5))
ax.hist(y, bins=np.arange(0, 1, 0.1), ls='dotted', lw=3, fc=(1, 0, 0, 0.5))
ax.hist(z, bins=np.arange(0, 1, 0.1), lw=3, fc=(0, 0, 0, 0.5))
我需要一个不需要我明确设置颜色的解决方案,即我想仍然使用默认的颜色循环。下面的解决方案建立在@ljetibo 的想法上,使用@ali_m 的想法提取颜色循环的状态,两次绘制直方图:
# increment and get the "props" cycle (and extract the color)
color = next(ax._get_lines.prop_cycler)["color"]
# 1. draw: inner area with alpha
ax.hist(data, color=color, alpha=0.3)
# 2. draw: only edges with full color
ax.hist(data, color=color, edgecolor=color, fc="None", lw=1)
请注意,除了 edgecolor
之外,还需要指定 color=color
。否则 hist
调用本身将再次增加颜色循环。