Ejes matplotlib
Las gráficas se pueden insertar en cualquier lugar del gráfico usando ejes. Un gráfico puede tener varios ejes, pero un elemento de ejes debe haber estado en un solo gráfico. En la situación de 3D, las dimensiones incluyen elementos de dos ejes junto con elementos de tres ejes. El componente de los ejes se refiere a la región visual que incluye la estructura de datos.
Los ejes son un elemento funcional y básico para construir subtramas. Los ejes nos permiten dibujar en cualquier punto de la imagen, lo que nos permite crear subtras dinámicamente. Cualquier figura definida puede tener varios ejes, pero un elemento de ejes solo incluiría estar en un solo gráfico. Los ejes en dos dimensiones incluyen dos elementos del eje, mientras que los ejes en tres elementos de tres dimensiones tienen 3 eje.
Solo tenemos que ejecutar la técnica Agregar Axes () para insertar un elemento de ejes en el gráfico. El elemento de los ejes es proporcionado por la técnica Agregar Axes (), que introduce ejes en la ubicación rect [izquierda, abajo, longitud, altitud], donde la mayoría de estos atributos son probabilidades de longitud y ancho de la imagen.
Los ejes especifican el conjunto de puntos y producen la mayoría de los componentes visuales: ejes coordinados, garrapatas, línea2d, anotación, polilínea, etc. Los ejes permiten visualizar en cualquier momento del gráfico. Como resultado, sugiere la posibilidad de subtramas. En la biblioteca matplotlib, es una integración basada en el estado (módulo pyplot).
Función de ejes ()
El objetivo principal de este método es construir un elemento de eje utilizando un parámetro. El parámetro consiste principalmente en una lista de múltiples elementos [izquierda, abajo, amplitud y altitud]. Echemos un vistazo al método Axes () con más detalle.
Importar matplotlib.Pyplot como PLTFig = PLT.cifra()
AX = PLT.hachas ([0.3, 0.3, 1.0, 1.0])
En este caso, creamos un objeto del objeto gráfico y ejes. Hachas ([0.3, 0.3, 1.0, 1.1]) de acuerdo con el programa anterior, en el que el primero '0.3 'muestra el espacio entre el eje del lado izquierdo y el límite del marco de gráfico, que es el 30 por ciento de la dimensión general de la pantalla de imagen.
El otro '0.3 'denota el espacio entre los ejes laterales inferiores y el límite del terminal de imagen, que también es el 30 por ciento de la elevación completa del marco de la imagen. Además, el primer '1.0 'significa que la amplitud de la dimensión es 100 por ciento de izquierda a derecha, y el siguiente' 1.0 'denota que la altitud del eje es 100 por ciento de abajo hacia arriba.
Add_axes() Función
Si hay un requisito, también utilizaríamos la función add_axes () para incluir el elemento de ejes en el gráfico. Esta función devolverá el elemento de los ejes e insertará los ejes en [izquierda, abajo, amplitud, altitud], en la que todos los valores son fracciones de la longitud y el ancho gráfico.
Importar matplotlib.Pyplot como PLTFig = PLT.cifra()
Ax = Fig.add_axes ([0.5, 0.5, 0.5, 0.5])
En adelante, creando los objetos gráficos en este programa, agregaremos elementos de ejes a ese objeto gráfico definido. Después de ejecutar este código, obtenemos este tipo de resultado.
Hacha.Función de leyenda ()
La técnica de leyenda () del módulo de ejes se está utilizando para agregar una leyenda a la representación del gráfico. Hay tres argumentos para esta característica: las etiquetas de los argumentos se pueden usar para especificar un patrón de cadena, y se usa principalmente para administrar una sucesión de Line2D.
La ubicación de la leyenda definida se especifica mediante el argumento LOC, que podría ser un entero o una cadena.
Importar matplotlib.Pyplot como PLTFig = PLT.cifra()
AX = PLT.hachas ([0.3, 0.3, 0.5, 0.5])
hacha.Legend (etiquetas = ('etiqueta1', 'etiqueta2'),
loc = 'inferior a la derecha')
Para especificar la leyenda por argumento de LOC, utilizamos los ejes.Método de leyenda () en este caso. Establecemos las etiquetas para los ejes definidos. Por esta función, podemos detectar los elementos para la leyenda. Damos una etiqueta a los objetos existentes del gráfico. Además, establecemos explícitamente los objetos para las leyendas.
Hacha.función plotb ()
Es la función más básica de la clase del eje para visualizar los datos de una matriz frente a la otra como arcos o puntos. Se puede pasar un parámetro de cadena de formato adicional a esta función, que se utilizará para establecer el tono, el diseño y la longitud de la línea e indicador.
Importar matplotlib.Pyplot como PLTimportar numpy como np
X = NP.Linspace (-np.PI, NP.Pi, 25)
C = NP.cos (x)
S = NP.pecado (x)
AX = PLT.hachas ([0.5, 0.5, 0.5, 0.5])
ax1 = ax.Parcela (x, c, 'gh--')
ax2 = ax.trama (x, s, 'y+-.')
hacha.Legend (etiquetas = ('función cosina', 'función sine'), loc = 'derecha')
hacha.set_title ("figura")
PLT.espectáculo()
Hay tres argumentos en el hacha.Método Plot (): El eje x está representado por la primera variable, 'x.'El eje y se indica con el siguiente argumento', 'y.'CLM indica tono, revestimiento e indicador, y es el tercer y último atributo. Veamos un ejemplo de la técnica que acabamos de discutir:
La línea en la salida de esta técnica se puede mostrar de varias otras formas en que.mi., puntos (':'), Dash ('-'), Plain ('-') y muchos más estilos.
Conclusión
Hemos superado la clase Matplotlib Axes, así como cómo implementarla junto con las instancias y salidas del programa en este artículo. También hablamos sobre las diversas funciones de este módulo y cuándo usarlas de manera efectiva. El espacio de datos está representado por el elemento del ejes, que es un segmento de la ilustración. Los elementos de los ejes se pueden identificar en numerosas figuras, pero cada elemento de ejes solo se puede encontrar en un gráfico. Se contienen dos (o múltiples en la situación de 3D) los objetos coordinados en los ejes. El módulo de ejes y sus operaciones asociadas son la forma más específica de interactuar con la interacción OO. Por otro lado, también podríamos insertar el elemento de ejes en el gráfico llamando a la técnica add_axes ().