Настройка цветовых карт с помощью Matplotlib
Как создать красочные карты с помощью Matplotlib
Быстрый успех в науке о данных
Согласование цветов с вашей темой
Одна из характеристик профессиональной графики – это общая тема, которая связывает все вместе. Это включает шрифты, символику и, прежде всего, палитру цветов.
Ниже приведен пример от Управления национальных парков США. Обратите внимание, как гармоничные земляные оттенки сотрудничают, чтобы вызвать ощущение великой природы. Эта графика не просто передает информацию, она делает это со стилем!
Графическая библиотека Matplotlib Python использует цветовые карты для определения цветовой схемы визуализации. Цветовые карты представляют собой массивы цветов, используемых для отображения пиксельных данных реальными значениями цвета.
Хотя Matplotlib поставляется с множеством встроенных цветов и цветовых схем, они не охватывают каждый возможный сценарий. Бывают ситуации, когда вы захотите настроить цвета под конкретную тему или концепцию.
- Используйте настраиваемые метаданные, созданные с помощью Amazon Comprehend, для интеллектуальной обработки страховых претензий с использованием Amazon Kendra
- Основная защита данных для ускорения предприятия LLM с помощью Protopia AI
- Ускорьте обучение с помощью библиотеки Amazon SageMaker для параллельной обработки данных
В этом проекте Quick Success Data Science мы рассмотрим, как выбрать пользовательские цвета и преобразовать их в цветовые карты, которые вы можете использовать с Matplotlib, seaborn, pandas, geopandas и другими совместимыми с Python библиотеками для построения графиков. Затем мы используем эти цветовые карты для отображения расположения дубовых деревьев в Нью-Йорке.
Желуди, желуди, желуди!
Несмотря на исключительную засуху в Техасе в этом году, мы до ушей в желудях. Они не только обильно насыщены, но также особенно красочны, с латте-цветами и фиолетово-коричневыми оттенками, которые способна создать только природа. Восхищаясь этой красотой на этой неделе, я не мог не задаться вопросом о том, какой отличной цветовой картой это было бы. Будучи поклонником языка Python, я сразу претворил эту мысль в жизнь.
Если вы живете в регионе, где нет желудей, это орехи, которые производят дубовые деревья.
