Matplotlib tick_params

Matplotlib tick_params
Matplotlib es un paquete de visualización de Python para gráficos de matriz bidimensionales. Es un paquete de análisis visual basado en marcos de datos numpy y está destinado a operar en la plataforma Scipy. Para ajustar el diseño de garrapatas, títulos de garrapatas y colores, utilizamos matplotlib.pyplot.Tick ​​Params (). Pasaremos por matplotlib tick_-params en este artículo.

Use el método tick_params () y especifique la dirección de las garrapatas:

Aquí, discutiremos cómo utilizar el método tick -_params () pasando el parámetro "Dirección" para especificar la dirección de las garrapatas.

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
importar numpy como np
a = np.Arange (10, 30, 0.4)
B = NP.pecado (a)
PLT.Parcela (a, b)
PLT.xlabel ('x')
PLT.Ylabel ('Y')
PLT.tick_params (axis = 'ambas', direction = 'in')
PLT.espectáculo()

Antes de comenzar el código, importamos dos bibliotecas. El matplotlib.Pyplot Library es responsable de las funciones gráficas y las funciones de trazado. Por otro lado, la biblioteca Numpy maneja diferentes valores numéricos. A continuación, tomamos una variable con el nombre "A", que representa el conjunto de datos del eje X. La variable "B" representa los conjuntos de datos del eje Y. Asignamos una matriz utilizando la función incorporada de la biblioteca Numpy. Aquí, pasamos algunos valores numéricos como los parámetros de esta función.

Además, utilizamos la función sin () de la biblioteca numpy, y pasamos la variable "A" que es nuestro eje X a esta función. Luego, almacenamos el valor de esta función en la variable "B". Así es como creamos conjuntos de datos del eje Y. Ahora, llamamos a una traza de método () que obtiene la biblioteca matplotlib. Y proporcionamos conjuntos de datos del eje X y el eje Y a este método.

El método tiene como objetivo trazar un gráfico con la ayuda de puntos de datos de ambos ejes. Después de dibujar el gráfico, configuramos la etiqueta del eje x y el eje y mediante el uso del PLT.función de etiqueta (), respectivamente. Además de esto, empleamos la función tick_params () responsable de cambiar la apariencia de garrapatas y etiquetas de tick. Aquí, aplicamos esta función en ambos ejes y establecemos la dirección del tick. Al final, llamamos al método show () utilizado para mostrar el gráfico.

Ajuste el ancho de las garrapatas:

Ahora, veamos cómo ajustar el ancho de las garrapatas en el gráfico. Para este propósito, proporcionamos el argumento de "ancho" a la funcionalidad tick_params (). Además, especificamos la etiqueta de los ejes aquí:

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
importar numpy como np
a = np.Arange (150)
B = NP.pecado (a)
PLT.Parcela (a, b)
PLT.xlabel ('x')
PLT.Ylabel ('Y')
PLT.tick_params (axis = 'y', width = 20, etiquetsize = 'xx-large')
PLT.espectáculo()

En primer lugar, incluimos matplotlib.bibliotecas pyplot y numpy que se utilizan para trazar los gráficos y lograr varios valores numéricos. Luego, inicializamos dos variables con los nombres "A" y "B", que representan los conjuntos de datos tanto del eje X como del eje Y. Aquí, el método Arrange () se utiliza para crear una matriz en la que pasamos valores numéricos.

Por otro lado, aplicamos la función sen () de la biblioteca numpy a la segunda variable. Proporcionamos el eje x como sus parámetros. Además, trazamos los valores en el gráfico utilizando la función trrcot (). También especificamos las etiquetas de ambos ejes aplicando el PLT.Método Label (). Además, vamos a llamar al método tick_params (). Esta función se aplica en el eje Y. Por lo tanto, establecemos el ancho "20" de las garrapatas en el eje Y. Y el tamaño de la etiqueta del eje y se ajusta aquí. Entonces, empleamos el PLT.función show () para representar el gráfico.

Cambiar el ángulo de rotación para las garrapatas matlotlib:

En este paso, modificaremos la rotación de las etiquetas pasando el parámetro "Labelrotación" al PLT.Método ticks_params (). Podemos ajustar las etiquetas de los ejes en cualquier ángulo que seleccionamos.

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
importar numpy como np
a = np.aleatorio.randint (500, tamaño = (100))
B = NP.aleatorio.randint (340, tamaño = (100))
PLT.dispersión (a, b)
PLT.xlabel ('x')
PLT.Ylabel ('Y')
PLT.tick_params (axis = 'ambas', etiqueta rotation = 270)
PLT.espectáculo()

Al comienzo del código, integramos bibliotecas que se están utilizando para realizar las operaciones requeridas. Luego, tomamos variables con los nombres "A" y "B". Asignamos diferentes valores en los parámetros de la función Random (). Estos valores son valores de conjuntos de datos del eje x y el eje y, como se muestra en la salida.

Además, llamamos al PLT.función dispers (), y es responsable de dibujar puntos aleatoriamente en los ejes X-y. Proporcionamos conjuntos de datos del eje x y el eje y como los parámetros de esta función. Ahora, empleamos el PLT.Label () Función para etiquetar X-Y Plain para ambos ejes. Además, utilizamos el método tick_params (), y aplicamos esta función en ambos ejes para administrar las perspectivas de las garrapatas del gráfico.

Aquí, establecemos la rotación de las etiquetas de ambos ejes. Después de todo esto, tenemos que mostrar el gráfico.

Especificar el color de la etiqueta:

Podemos ajustar el color de la etiqueta de los ejes en matplotlib. Para lograr esto, hemos proporcionado el parámetro "LabelColor" al PLT.Método ticks_params ().

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
importar numpy como np
a = [5, 10, 15, 20, 25, 30]
b = [5, 8, 12.5, 21, 24, 31]
PLT.Parcela (a, b)
PLT.xlabel ('x')
PLT.Ylabel ('Y')
PLT.tick_params (axis = 'x', labelColor = 'r')
PLT.tick_params (axis = 'y', labelColor = 'y')
PLT.espectáculo()

Aquí, presentamos matplotlib.Bibliotecas Pyplot y Numpy que nos permiten crear gráficos y ejecutar algunas funciones numéricas. Luego, inicializamos dos matrices con los nombres "A" y "B", respectivamente.

Mientras tanto, pasamos algunos valores que se interceptan entre sí en los ejes X-y. Mediante el uso de la función trrcot (), dibujamos una línea en los ejes x-y, como se muestra en el gráfico. En la siguiente línea, definimos las etiquetas al eje x y el eje y mediante el uso del PLT.función de etiqueta (). Además, utilizamos el método tick_params () que cambia el color de las etiquetas del eje X a rojo y las etiquetas del eje y a verde. Llamamos al PLT.show () función para mostrar el gráfico.

Conclusión:

Hablamos sobre cómo utilizar el método tick_params () en matplotlib. Podemos ajustar la dirección y el ancho de las garrapatas utilizando esta función. Además, vemos cómo configurar el color y el ángulo de la etiqueta de la rotación de las garrapatas con la ayuda de esta función. Esperamos que hayas encontrado este artículo útil. Consulte los otros artículos de Sugerencia de Linux para obtener más consejos y tutoriales.