Aumentar el grosor de una línea con Matplotlib

Requisitos previos: Matplotlib

Matplotlib es la biblioteca más utilizada para trazar gráficos con el conjunto de datos disponible. Matplotlib admite gráficos de líneas que se utilizan para representar datos durante un período de tiempo continuo. En el gráfico de líneas, el valor de los datos se traza como puntos y luego se conecta mediante una línea para mostrar la tendencia de una medida a lo largo del tiempo. La funcionalidad de aumentar el grosor de una línea viene dada por el atributo de ancho de línea.

Ancho de línea: por defecto, el ancho de línea es 1. Para gráficos con múltiples líneas, se vuelve difícil trazar las líneas con colores más claros. Esta situación se puede manejar aumentando el ancho de línea. El ancho de línea se puede utilizar para centrarse en determinados datos en comparación con los demás. Puede ayudar a obtener una visualización detallada del registro particular en el conjunto de datos. Este atributo pertenece a la función plot().

Acercarse

• Importar módulos
• Crear o cargar datos
• Trazar gráfico con el grosor de línea requerido
• Gráfico de visualización

Funciones utilizadas

• xlabel() – Esta función se usa para establecer etiquetas para el eje x

Sintaxis: plt.xlabel(xlabel, fontdict=Ninguno, labelpad=Ninguno, **kwargs)

Parámetro:

• xlabel: acepta valor de tipo string y se utiliza para etiquetar el eje X.
• fontdict : se usa para anular las propiedades de fuente predeterminadas de la etiqueta. Su valor predeterminado es Ninguno y es opcional.
• rotulador: el valor predeterminado es Ninguno. Se utiliza para especificar el espaciado de la etiqueta de los ejes. Esto es opcional.
• **kwargs : se usa para especificar otras propiedades que se pueden usar para modificar la apariencia de la etiqueta.

• ylabel()- esta función se usa para establecer etiquetas para el eje y

Sintaxis: plt.ylabel(ylabel, fontdict=Ninguno, labelpad=Ninguno, **kwargs)

Parámetro:

• ylabel: acepta valor de tipo string y se utiliza para etiquetar el eje Y.
• fontdict: se utiliza para anular las propiedades de fuente predeterminadas de la etiqueta. Su valor predeterminado es Ninguno y es opcional.
• rotulador: el valor predeterminado es Ninguno. Se utiliza para especificar el espaciado de la etiqueta de los ejes. Esto es opcional.
• **kwargs: se usa para especificar otras propiedades que se pueden usar para modificar la apariencia de la etiqueta.

• plot()- Eso

Sintaxis: plt.plot(x,y, data=Ninguno, **kwargs)

Parámetro

• x,y : se utiliza para especificar los datos que se trazarán a lo largo de los ejes x e y.
• datos: el valor predeterminado es Ninguno. Es un objeto con datos etiquetados y se puede pasar en lugar de los valores x,y. Si se pasa el objeto de datos, se debe especificar la etiqueta xey.
• **kwargs: se utiliza para especificar propiedades de línea como ancho de línea, color, suavizado, marcador, color de marcador, etc.

• leyenda()- leyenda()

Sintaxis: plt.legend(**opciones)

Parámetro

**opciones: se utiliza para especificar las propiedades de la leyenda, su tamaño, su ubicación, color de borde, color de cara, etc.

Ejemplo 1:

import matplotlib.pyplot as plt
  
places = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J"]
literacy_rate = [100, 98, 90, 85, 75, 50, 30, 45, 65, 70]
female_literacy = [95, 100, 50, 60, 85, 80, 75, 99, 70, 30]
  
plt.xlabel("Places")
plt.ylabel("Percentage")
  
plt.plot(places, literacy_rate, color='blue',
         linewidth=6, label="Literacy rate")
  
plt.plot(places, female_literacy, color='fuchsia',
         linewidth=4, label="Female Literacy rate")
  
plt.legend(loc='lower left', ncol=1)

Producción

Ejemplo 2:

import matplotlib.pyplot as plt
  
age = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
cardiac_cases = [5, 15, 20, 40, 55, 55, 70, 80, 90, 95]
survival_chances = [99, 99, 90, 90, 80, 75, 60, 50, 30, 25]
  
plt.xlabel("Age")
plt.ylabel("Percentage")
  
plt.plot(age, cardiac_cases, color='black', linewidth=2,
         label="Cardiac Cases", marker='o', markerfacecolor='red', markersize=12)
  
plt.plot(age, survival_chances, color='yellow', linewidth=3,
         label="Survival Chances", marker='o', markerfacecolor='green', markersize=12)
  
plt.legend(loc='lower right', ncol=1)

Producción