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:
Вам предоставлены данные о температуре в различных регионах мира за последние несколько лет. Ваша задача – визуализировать эти данные на глобальной карте с использованием цветовых карт для наглядного отображения изменений температуры.
1. Подготовка данных:
– Загрузите данные о температуре в различных регионах мира. Данные могут включать временные метки, широту, долготу и значения температуры.