Python Библиотеки

# Создаем данные для тепловой карты

data = np.random.random((10, 10))

# Список цветовых карт для использования

colormaps = ['viridis', 'plasma', 'magma', 'inferno', 'cividis']

# Создаем подграфики для каждой цветовой карты

fig, axes = plt.subplots(1, len(colormaps), figsize=(15, 3))

# Строим тепловую карту для каждой цветовой карты

for i, cmap in enumerate(colormaps):

im = axes[i].imshow(data, cmap=cmap)

axes[i].set_title(f'Цветовая карта: {cmap}')

fig.colorbar(im, ax=axes[i], orientation='vertical', fraction=0.046, pad=0.04)

# Регулируем расположение графиков

plt.tight_layout

# Показываем графики

plt.show

```

В этом примере:

– Мы создаем случайные данные для тепловой карты с использованием NumPy.

– Затем мы строим тепловые карты для различных цветовых карт (`viridis`, `plasma`, `magma`, `inferno`, `cividis`).

– Для каждой цветовой карты добавляем шкалу цветов.

Этот пример демонстрирует разнообразие цветовых карт в Matplotlib, отличающихся как по цветовому спектру, так и по контрасту. Выбор подходящей цветовой карты может улучшить восприятие данных на графиках.

В Matplotlib существует множество цветовых карт. Вы можете получить актуальный список цветовых карт, вызвав функцию `plt.colormaps`.

Практическое задание

Задача: Мониторинг изменений температуры на глобальной карте

Описание:

Вам предоставлены данные о температуре в различных регионах мира за последние несколько лет. Ваша задача – визуализировать эти данные на глобальной карте с использованием цветовых карт для наглядного отображения изменений температуры.

1. Подготовка данных:

– Загрузите данные о температуре в различных регионах мира. Данные могут включать временные метки, широту, долготу и значения температуры.

2. Выбор Цветовой Карты:

– Выберите цветовую карту, которая лучше всего подходит для отображения изменений температуры. Например, можно использовать цветовую карту типа `coolwarm` для выделения разницы между холодными и теплыми областями.

3. Построение Глобальной Карты:

– Используя библиотеку Matplotlib, постройте глобальную карту, на которой цветами будет представлена температура в различных регионах. Широта и долгота могут быть представлены на осях X и Y, а цветом можно отображать температурные значения.

4. Добавление Интерактивности:

– Добавьте интерактивность к карте, чтобы пользователи могли навигировать по временной оси и наблюдать изменения температуры в различные периоды.

5. Анимация (опционально):

– Если у вас есть временные данные, рассмотрите возможность добавления анимации для визуализации динамики изменений температуры в течение времени.

6. Сохранение и Публикация:

– Сохраните визуализацию в удобных форматах (например, PNG или GIF) для возможности вставки в презентации, отчеты или веб-страницы.

7. Анализ и Интерпретация:

– Проанализируйте глобальную карту температурных изменений и сделайте выводы о тенденциях в изменениях температуры в различных регионах мира.

Эта задача не только поможет вам понять, как применять цветовые карты для визуализации данных, но и позволит вам рассмотреть вопросы глобального мониторинга изменений температуры.

Решение данной задачи может включать использование библиотеки Matplotlib в языке программирования Python. Приведенный ниже код демонстрирует пример создания глобальной карты температурных изменений с использованием цветовой карты `coolwarm`. Предполагается, что данные о температуре уже загружены в соответствующий формат.

```python

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# Подготовка данных (пример)

latitudes = np.random.uniform(low=-90, high=90, size=(1000,))

longitudes = np.random.uniform(low=-180, high=180, size=(1000,))

temperatures = np.random.uniform(low=-20, high=40, size=(1000,))

# Выбор цветовой карты

cmap = 'rainbow_r'

# Построение глобальной карты

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))

scatter = ax.scatter(longitudes, latitudes, c=temperatures, cmap=cmap, s=50, alpha=0.7)

plt.colorbar(scatter, label='Temperature (°C)')

# Добавление интерактивности (подписи и т.д.)

# Настройка внешнего вида карты (опционально)

# Сохранение и отображение

plt.savefig('global_temperature_map.png')

plt.show

```

Этот код создает точечный график на глобальной карте, где каждая точка представляет собой регион с определенными координатами и температурой. Цвет точек отражает температурные значения с использованием цветовой карты `coolwarm`. Пользователь может легко настраивать параметры визуализации, добавлять интерактивность и адаптировать код под свои конкретные потребности.

7. Темы оформления (Styles):

Matplotlib включает в себя различные темы оформления, которые изменяют внешний вид всех графиков на одной или нескольких диаграммах. Это позволяет легко сменить общий стиль графиков в проекте.

Рассмотрим пример использования различных тем оформления в библиотеке Matplotlib:

```python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# Создание данных для примера

x = np.linspace(0, 10, 100)

y1 = np.sin(x)

y2 = np.cos(x)

# Пример использования различных тем оформления

plt.figure(figsize=(12, 6))