¿Cómo cambiar la transparencia de un gráfico en Matplotlib con Python?

Matplotlib es una biblioteca en Python y es numérica: extensión matemática para la biblioteca NumPy . Pyplot es una interfaz basada en estado para un módulo atplotlib que proporciona una interfaz similar a MATLAB. Hay varios gráficos que se pueden usar en Pyplot : Gráfico de línea, Contorno, Histograma, Dispersión, Gráfico 3D, etc.

Para cambiar la transparencia de un gráfico en matplotlib , usaremos la función matplotlib.pyplot.plot() . La función plot() en el módulo pyplot de la biblioteca matplotlib se usa para hacer ilustraciones 2D. 

Sintaxis: matplotlib.pyplot.plot(\*args, scalex=True, scaley=True, data=Ninguno, \*\*kwargs)

Parámetros: Este método acepta los siguientes parámetros que se describen a continuación: 

• x, y: estos parámetros son las coordenadas horizontales y verticales de los puntos de datos. Los valores de x son opcionales.
• fmt: este parámetro es un parámetro opcional y contiene el valor de string.
• data: Este parámetro es un parámetro opcional y es un objeto con datos etiquetados.

Devoluciones: Esto devuelve lo siguiente: 

• líneas : Esto devuelve la lista de objetos Line2D que representan los datos trazados.

Otro argumento que vamos a usar es el argumento alfa , este argumento es responsable de la transparencia de cualquier ilustración representada usando la biblioteca matplotlib. Su valor va de 0 a 1, por defecto su valor es 1 representando la opacidad de la ilustración.

A continuación, se muestran algunos ejemplos que muestran cómo cambiar la transparencia de un gráfico utilizando la biblioteca matplotlib

Ejemplo 1: 

# importing module
import matplotlib.pyplot as plt
  
# assigning x and y coordinates
y = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
x = [0, 5, 10, 15, 20, 25]
  
# depicting the visualization
plt.plot(x, y, color='green', alpha=0.25)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
  
# displaying the title
plt.title("Linear graph")
  
plt.show()

Producción:

En el programa anterior, el gráfico lineal se representa con transparencia, es decir, alfa = 0,25.

Ejemplo 2:

# importing module
import matplotlib.pyplot as plt
  
  
# assigning x and y coordinates
x = [-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]
y = []
  
for i in range(len(x)):
    y.append(max(0, x[i]))
  
# depicting the visualization
plt.plot(x, y, color='green', alpha=0.75)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
  
# displaying the title
plt.title(label="ReLU function graph",
                fontsize=40,
                color="green")

Producción:

Aquí, la trama es bastante opaca ya que el valor alfa está cerca de 1 (opaco).

Ejemplo 3:

# importing modules
from matplotlib import pyplot
import numpy
  
# assigning time values of the signal
# initial time period, final time period
# and phase angle
signalTime = numpy.arange(0, 100, 0.5)
  
# getting the amplitude of the signal
signalAmplitude = numpy.sin(signalTime)
  
# depicting the visualization
pyplot.plot(signalTime, signalAmplitude, 
            color='green', alpha=0.1)
  
pyplot.xlabel('Time')
pyplot.ylabel('Amplitude')
  
# displaying the title
pyplot.title("Signal",
             loc='right',
             rotation=45)

Producción:

El ejemplo anterior muestra una señal con un valor alfa de 0,1.

Ejemplo 4:

# importing module
import matplotlib.pyplot as plt
  
# assigning x and y coordinates
z = [i for i in range(0, 6)]
  
for i in range(0, 11, 2):
    
    # depicting the visualization
    plt.plot(z, z, color='green', alpha=i/10)
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
  
    # displaying the title
    print('\nIllustration with alpha =', i/10)
  
    plt.show()

Producción:

El programa anterior muestra la misma ilustración con valores alfa variables.