{"id":997,"date":"2023-07-28T01:19:21","date_gmt":"2023-07-28T01:19:21","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/matplotlib-farbleistenposition\/"},"modified":"2023-07-28T01:19:21","modified_gmt":"2023-07-28T01:19:21","slug":"matplotlib-farbleistenposition","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/matplotlib-farbleistenposition\/","title":{"rendered":"So passen sie die position einer matplotlib-farbleiste an"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Ein Farbbalken<\/strong> ist ein Balken, der an der Seite eines Matplotlib-Diagramms verl\u00e4uft und als Legende f\u00fcr die im Diagramm angezeigten Farben dient.<\/span><\/p>\n

Matplotlib zeigt standardm\u00e4\u00dfig Farbbalken auf der rechten Seite eines Diagramms an, Sie k\u00f6nnen dies jedoch mithilfe von Funktionen im Matplotlib AxesGrid-Toolkit<\/a> leicht \u00e4ndern.<\/span><\/p>\n

Dieses Tutorial zeigt einige Beispiele, wie Sie diese Funktionen in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

Beispiel 1: Positionieren Sie den Farbbalken auf der rechten Seite des Diagramms<\/strong><\/span><\/h3>\n

Der folgende Code zeigt, wie man ein Matplotlib-Diagramm generiert und wie man einen Farbbalken auf der rechten Seite des Diagramms platziert:<\/span> <\/p>\n

 import<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> matplotlib.pyplot as<\/span> plt\nfrom mpl_toolkits.axes_grid1<\/span><\/span> import<\/span> make_axes_locatable\n\n#make this example reproducible<\/span>\nnp.random.seed(1)\n\n#create chart<\/span>\nfig, ax = plt. subplots<\/span> ()\nim = ax. imshow<\/span> (np.random.rand(15,15))\nax. set_xlabel<\/span> (' x-axis label<\/span> ')\n\n#add color bar<\/span>\nfig. colorbar<\/span> (im)\n\nplt. show<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Beispiel 2: Positionieren Sie den Farbbalken unterhalb des Diagramms<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Der folgende Code zeigt, wie man einen Farbbalken unter einem Matplotlib-Diagramm platziert:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> matplotlib.pyplot as<\/span> plt\nfrom mpl_toolkits.axes_grid1<\/span><\/span> import<\/span> make_axes_locatable\n\n#make this example reproducible<\/span>\nnp.random.seed(1)\n\n#create chart<\/span>\nfig, ax = plt. subplots<\/span> ()\nim = ax. imshow<\/span> (np.random.rand(15,15))\nax. set_xlabel<\/span> (' x-axis label<\/span> ')\n\n#add color bar below chart<\/span>\ndivider = make_axes_locatable<\/span> (ax)\ncax = divider. new_vertical<\/span> (size=' 5%<\/span> ', pad=0.6, pack_start= True<\/span> )\nfig. add_axes<\/span> (cax)\nfig. colorbar<\/span> (im, cax=cax, orientation=' horizontal<\/span> ')\n\nplt. show<\/span> ()<\/strong> <\/pre>\n
\"Positionieren<\/p>\n
 Beachten Sie, dass das Pad-<\/strong> Argument einen Abstand zwischen der X-Achse des Diagramms und dem Farbbalken erstellt. Je h\u00f6her der Pad-Wert, desto weiter entfernt ist der Farbbalken von der x-Achse.<\/span><\/p>\n
 Beispiel 3: Positionieren Sie den Farbbalken \u00fcber dem Diagramm<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Der folgende Code zeigt, wie man einen Farbbalken \u00fcber einem Matplotlib-Diagramm platziert:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> matplotlib.pyplot as<\/span> plt\nfrom mpl_toolkits.axes_grid1<\/span><\/span> import<\/span> make_axes_locatable\n\n#make this example reproducible<\/span>\nnp.random.seed(1)\n\n#create chart<\/span>\nfig, ax = plt. subplots<\/span> ()\nim = ax. imshow<\/span> (np.random.rand(15,15))\nax. set_xlabel<\/span> (' x-axis label<\/span> ')\n\n#add color bar below chart<\/span>\ndivider = make_axes_locatable<\/span> (ax)\ncax = divider. new_vertical<\/span> (size=' 5%<\/span> ', pad=0.4)\nfig. add_axes<\/span> (cax)\nfig. colorbar<\/span> (im, cax=cax, orientation=' horizontal<\/span> ')\n\nplt. show<\/span> ()<\/strong> <\/pre>\n
\"Matplotlib<\/p>\n
Ein Farbbalken ist ein Balken, der an der Seite eines Matplotlib-Diagramms verl\u00e4uft und als Legende f\u00fcr die im Diagramm angezeigten Farben dient. Matplotlib zeigt standardm\u00e4\u00dfig Farbbalken auf der rechten Seite eines Diagramms an, Sie k\u00f6nnen dies jedoch mithilfe von Funktionen im Matplotlib AxesGrid-Toolkit leicht \u00e4ndern. 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