Farben

Der Code, den du bis jetzt geschrieben hast, ist im Skript zu sehen.

Als Nächstes soll das Diagramm etwas Farbe bekommen. Dazu wurde bereits die Liste col für dich erstellt. Diese Liste enthält Farben für alle Länder, und zwar in Abhängigkeit davon, zu welchem Kontinent das jeweilige Land gehört.

Du fragst dich, wie wir die Liste col erzeugt haben? Ganz einfach: Die Gapminder-Daten enthalten eine Liste namens continent mit dem Kontinent, zu dem jedes Land gehört. Daraus wird ein Dictionary erstellt, das die Kontinente den Farben zuordnet:

dict = {

    'Asia':'red',

    'Europe':'green',

    'Africa':'blue',

    'Americas':'yellow',

    'Oceania':'black'

}

Darüber brauchst du dir jetzt noch nicht den Kopf zu zerbrechen – mit Dictionarys befassen wir uns erst im nächsten Kapitel.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Python für Fortgeschrittene

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Anleitung zur Übung

Füge c = col zu den Argumenten der Funktion plt.scatter() hinzu.
Ändere die Deckkraft der Blasen, indem du das Argument alpha in plt.scatter() auf 0.8 setzt. Für Alpha kann ein Wert von 0 bis 1 eingestellt werden, wobei die 0 für völlig transparent und die 1 für überhaupt nicht transparent steht.

Interaktive Übung zum Anfassen

Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.

# Specify c and alpha inside plt.scatter()
plt.scatter(x = gdp_cap, y = life_exp, s = np.array(pop) * 2)

# Previous customizations
plt.xscale('log') 
plt.xlabel('GDP per Capita [in USD]')
plt.ylabel('Life Expectancy [in years]')
plt.title('World Development in 2007')
plt.xticks([1000,10000,100000], ['1k','10k','100k'])

# Show the plot
plt.show()

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