matplotlib 透明度|极客教程

matplotlib 透明度

在数据可视化中，透明度是一个重要的概念。透明度可以让你在图表中突出重点或者展示不同数据集之间的重叠。在matplotlib中，我们可以通过设置alpha参数来控制图表的透明度。本文将介绍matplotlib中如何使用透明度来创建更加吸引人的可视化图表。

设置整体透明度

首先，我们来看一下如何设置整个图表的透明度。在matplotlib中，可以通过设置figure对象的alpha参数来控制整个图表的透明度。下面是一个简单的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y1, label='sin', alpha=0.5)
ax.plot(x, y2, label='cos', alpha=0.5)

plt.legend()
plt.show()

在上面的示例中，我们通过设置alpha=0.5来让整个图表的透明度为50%。

设置单个元素透明度

除了设置整个图表的透明度，我们还可以单独设置每个元素的透明度。在matplotlib中，可以通过设置plot函数的alpha参数来控制每条线或者每个点的透明度。下面是一个示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, label='sin', alpha=0.5)
plt.plot(x, y2, label='cos', alpha=0.8)

plt.legend()
plt.show()

在上面的示例中，我们分别设置了sine和cosine的透明度，其中sine的透明度为50%，cosine的透明度为80%。

设置柱状图透明度

在柱状图中，我们也可以通过设置柱子的透明度来使图表更具有吸引力。下面是一个柱状图的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(5)
y1 = np.random.randint(1, 10, 5)
y2 = np.random.randint(1, 10, 5)

plt.bar(x, y1, label='Bar 1', alpha=0.7)
plt.bar(x, y2, label='Bar 2', alpha=0.5)

plt.legend()
plt.show()

在上面的示例中，我们同时绘制了两组柱子，分别设置了它们的透明度为70%和50%。