La función step() diseña el gráfico de tal manera que tiene una línea de base horizontal a la que los puntos de datos se conectarán mediante líneas verticales. Este tipo de gráfico se utiliza para analizar en qué puntos se ha producido el cambio en el valor del eje Y exactamente con respecto al eje X. Esto es muy útil en el análisis discreto. El trazado por pasos se puede combinar con cualquier otro trazado. La aparición de pasos también se puede formatear proporcionando valores de parámetros apropiados. Los parámetros para esta función se tabulan a continuación.
Parámetros |
Descripción |
X |
una array 1-D de valores. |
y |
una array 1-D de valores. |
fmt |
Strings de formato que especifican el color de la línea, el tipo de marcador, etc. |
datos |
Dos iterables que contienen los nombres de las etiquetas para los datos etiquetados. |
dónde |
Para decidir la posición de la línea vertical. (valores: pre|post|mid ) |
Nota: Los parámetros ‘fmt’, ‘data’, ‘where’ son opcionales.
parámetro ‘dónde’
El parámetro where se usa para indicar en qué lugar la línea vertical debe conectar el punto de datos con la línea de base horizontal. Decide dónde colocar el paso como visualización. Para ser más claro, este parámetro decide dónde debe estar el valor Y dibujando constantemente una línea horizontal. Puede tomar cualquiera de los tres valores que se explican a continuación con ejemplos.
Primero, considere dos arrays que se van a trazar:
x = [1,3,4,5,7] y = [1,9,16,25,49]
La array x contiene algunos números enteros y la array y contiene los cuadrados de los números en el índice correspondiente en x . Si estos valores simplemente se trazan sin ninguna función de paso, se obtiene una línea recta trazada en el gráfico como se indica a continuación.
Python3
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([1, 3, 4, 5, 7]) y = np.array([1, 9, 16, 25, 49]) plt.plot(x, y) plt.show()
Producción:
pre: el valor Y permanece constante a la izquierda del punto de datos. Por ejemplo, el valor y[i] permanece constante entre x[i-1] y x[i] . El diagrama con paso para el mismo trazado arriba se da a continuación. En el siguiente código, ‘g^’ indica que el color de la línea es verde y el marcador debe ser un triángulo hacia arriba.
Python3
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([1, 3, 4, 5, 7]) y = np.array([1, 9, 16, 25, 49]) plt.step(x, y, 'g^', where='pre') plt.show()
Producción:
En la imagen de arriba puedes ver las líneas horizontales a la izquierda de los puntos de datos que están marcados con pequeños triángulos verdes. Por ejemplo, x[0] es 1 y su valor y correspondiente es 1 . El siguiente valor x[1] es 3 y el valor y es 9 . Ahora puedes ver una línea constante en 9 desde 1 . La línea vertical se dispara una vez que se alcanza el punto de datos 3 en el eje X. Para ser más claro, mire la imagen con partes resaltadas, que se muestra a continuación.
- post: el valor Y permanece constante a la derecha del punto de datos. Por ejemplo, el valor y[i] permanece constante entre x[i] y x[i+1]. El diagrama con paso para el mismo trazado arriba se da a continuación. En el siguiente código, ‘r*’ indica que el color de la línea es rojo y el marcador debe ser un asterisco (» * «).
Python3
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([1, 3, 4, 5, 7]) y = np.array([1, 9, 16, 25, 49]) plt.step(x, y, 'r*', where='post') plt.show()
Producción:
Mire las partes resaltadas para ver la diferencia entre los valores ‘ pre ‘ y ‘ post ‘.
- mid: La línea vertical se dispara en un valor (x[i-1] y x[i+1])/2. El diagrama con paso para el mismo trazado arriba se da a continuación. En el siguiente código, ‘cs’ indica que el color de la línea es rojo y el marcador debe ser un cuadrado.
Python3
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([1, 3, 4, 5, 7]) y = np.array([1, 9, 16, 25, 49]) plt.step(x, y, 'cs', where='mid') plt.xlim(1, 9) plt.show()
Producción:
Para una mejor comprensión, observe la imagen de abajo.
Por ejemplo, x[0] es 1 , x[1] es 3 y el valor medio es 2 . De manera similar, para otros valores también se calcula el valor medio y la línea vertical sube allí.
El paso() se puede combinar con otras parcelas también. Mire el ejemplo a continuación para los mismos puntos de datos utilizados anteriormente.
Python3
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([1, 3, 4, 5, 7]) y = np.array([1, 9, 16, 25, 49]) plt.step(x, y, 'ys', where='mid') plt.xlim(1, 9) plt.bar(x, y) plt.show()
Producción:
De la misma manera, cualquier tipo de gráfico puede combinarse con la función step().
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por erakshaya485 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA