ম্যাটপ্লটলিবে একটি লাইন গ্রাফের জন্য ডেটা সূচকের সাথে লাইনের রঙ পরিবর্তিত হওয়ার জন্য, আমরা নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি নিতে পারি -
পদক্ষেপ
-
চিত্রের আকার সেট করুন এবং সাবপ্লটগুলির মধ্যে এবং চারপাশে প্যাডিং সামঞ্জস্য করুন৷
-
numpy ব্যবহার করে x এবং y ডেটা পয়েন্ট তৈরি করুন।
-
ছোট সীমা পান, dydx .
-
পয়েন্ট পান এবং সেগমেন্ট নম্পি ব্যবহার করে ডেটা পয়েন্ট।
-
একটি চিত্র এবং সাবপ্লটের একটি সেট তৈরি করুন৷
৷ -
এমন একটি শ্রেণী তৈরি করুন যাকে বলা হলে, রৈখিকভাবে ডেটাকে কিছু পরিসরে স্বাভাবিক করে।
-
numpy অ্যারে *A* থেকে ইমেজ অ্যারে সেট করুন .
-
সংগ্রহের জন্য লাইনউইথ(গুলি) সেট করুন।
-
অক্ষ 1 এর জন্য রঙ বার সেট করুন।
-
রঙের তালিকা থেকে কালারম্যাপ অবজেক্ট তৈরি করুন যেমন r, g এবং b.
-
ধাপ 6, 7, 8, 9 এবং 10 পুনরাবৃত্তি করুন।
-
X এবং Y অক্ষের সীমা সেট করুন।
-
চিত্রটি প্রদর্শন করতে, শো() ব্যবহার করুন পদ্ধতি।
উদাহরণ
npimport matplotlib.pyplot হিসাবে numpy আমদানি করুন Truex =np.linspace(0, 3 * np.pi, 500)y =np.sin(x)dydx =np.cos(0.5 * (x[:-1] + x[1:])) পয়েন্ট =np .array([x, y]).T.reshape(-1, 1, 2)segments =np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1)fig, axs =plt.subplots(2, 1, sharex=True, sharey=True)norm =plt.Normalize(dydx.min(), dydx.max())lc =লাইন কালেকশন(সেগমেন্ট, cmap='viridis', norm=norm) lc.set_array(dydx)lc.set_linewidth(2)line =axs[0].add_collection(lc)fig.colorbar(line, ax=axs[0])cmap =ListedColormap(['r', 'g',' b'])norm =BoundaryNorm([-1, -0.5, 0.5, 1], cmap.N)lc =লাইন সংগ্রহ(সেগমেন্ট, cmap=cmap, norm=norm)lc.set_array(dydx)lc.set_linewidth(2) লাইন =axs[1].add_collection(lc)fig.colorbar(line, ax=axs[1])axs[0].set_xlim(x.min(), x.max())axs[0].set_ylim( -1.1, 1.1)plt.show()আউটপুট
এটি নিম্নলিখিত আউটপুট তৈরি করবে -
