Matplotlib -rutenett

Matplotlib -tomter er presentasjoner av visuell analyse. Rutenettet ville være en av disse funksjonene. Et rutenett er et sett med overlappende horisontale linjer som representerer partisjonen av akser. Bortsett fra visualiseringsteknikker som Excel -regneark, figurer og Microsoft Power BI, har matplotpakken flere muligheter. Disse parametrene forbedrer og endrer et datasetts visuelle representasjon (fig, graf osv.).

Gridlinjer brukes i bakgrunnen for en hvilken som helst graf eller visuell presentasjon av et gitt datasett slik at vi bedre vil forstå hele grafen/plottet og korrelere flekkene på grafen til intervallvariablene. Den indre overflaten til et plot/diagram er sammensatt av parallelle linjer som er enten lineære (horisontale, vertikale og diagonale) eller krøllete og brukes stort sett til å skildre data.

I denne artikkelen skal vi utforske et matplotlib -program som lar oss tilpasse linjeattributtene til en rutenett i en graf.

Bruk MatplotLib Grid () -funksjon

Generelt brukes denne metoden for å lage nettet. Vi kan få bedre informasjon om tomter ved hjelp av matplotlibs rutenett. Det er enkelt å finne en hentydning for datasettene. Tenk på det påfølgende eksemplet. Koden for denne illustrasjonen er festet nedenfor.

Importer matplotlib.Pyplot som Plt
Importer numpy som NP
t = np.Arange (0.2, 2.1 + 1.22, 2.22)
S = NP.cos (3 * 3 * np.pi * t)
T [21:80] = NP.Nan
plt.underplott (2, 1, 1)
plt.plot (t, s, '-', lw = 2)
plt.xlabel ('tid (er)')
plt.ylabel ('spenning (mv)')
plt.tittel ('figur')
plt.rutenett (sant)
plt.xlabel ('tid (er)')
plt.ylabel ('flere nans')
plt.rutenett (sant)
plt.tight_layout ()
plt.forestilling()

Grid () -metoden i dimensjonsobjektet brukes til å justere tilgjengeligheten til rutenettet i grafikken. Det kan justeres av eller på. Grid () -metoden lar brukeren endre linjestil og båndbreddeattributter.

Vi kan endre nettet for å dekke våre spesifikke behov. Grid () -metoden i Pyplot kan brukes til å sette inn parallelle linjer til en visualisering. Utgangen for ovennevnte kode kan sees fra det siterte nedenfor bildet.

Uansett hva vi gjorde i metoden ovenfor, vil bli lagt til PLT.rutenett (sant) som viser rutenettet i den resulterende plottet.

Både mindre og store rutenett vises

Grid () -funksjonen på X- og Y-Axis-elementet viser hovednettet som standard, men det kan også vise det lille rutenettet eller noen ganger begge deler. Vi kan indikere til matplotlib hvilket rutenett vi ønsker å vise eller layout ved å bruke hvilken parameter, som ser ut til å ha sannsynligheter for hoved-, mindreårig, eller kanskje begge deler.

Mindre prikker/rutenett vises ikke som standard i matplotlib, og dermed har vi manuelt aktivert de med minorticks_on () -funksjon. Koden for denne illustrasjonen er festet nedenfor.

fra matplotlib import pyplot som plt
Importer numpy som NP
def Sinplot ():
Fig, AX = PLT.underplott ()
x = np.Linspace (1, 20, 200)
for jeg i rekkevidde (2, 9):
øks.plot (x, np.sin (x + i * .6) * (9 - i))
Returner øks
AX = sinplot ()
øks.rutenett (sant)
AX = sinplot ()
øks.rutenett (som = 'major', color = '#eeeeee', linewidth = 1.8)
øks.rutenett (som = 'mindre', color = '#dddddd', linestyle = ':', lineWidth = 1.5)
øks.Minorticks_on ()

De tre argumentene blir sendt til pyplottet.Grid () -metode i dette tilfellet. Den første parameteren er farge, som gir ønsket farge. Det andre argumentet er linestyle, og det brukes til å identifisere det estetikken som vi kan få på linjen. Det bestemmer størrelsen på rutenettet. De angitte verdiene for denne parameteren er alle positive tall. Utgangen for ovennevnte kode kan sees fra det siterte nedenfor bildet.

Visualisering av rutenett mellom delplotter

I Python matplotlib kan vi generere mange delplotter og spesifisere den aksiale tilgjengeligheten faller på forskjellige akser for å vise rutenett mellom delplott. Koden for denne illustrasjonen er festet nedenfor.

Importer matplotlib.Pyplot som Plt
plt.rcparams ["Figur.Figsørrelse "] = [10.5, 6.68]
plt.rcparams ["Figur.autolayout "] = sant
fig, (ax1, ax2) = plt.underplott (NROWS = 2)
AX3 = Fig.add_subplot (555, zorder = -8)
for _, ryggrad i AX3.ryggrader.elementer ():
ryggrad.set_visible (falsk)
AX3.Tick_Params (LaBILLEFT = FALSE, LABELBOTTOM = FALSE, VENSTRE = FALSE, HØYRE = FALSE)
AX3.get_shared_x_axes ().Bli med (AX3, AX1)
AX3.rutenett (Axis = "x")
AX1.Nett()
AX2.Nett()
plt.forestilling()

Vi forbedrer avstanden mellom og rundt underplanene og grafisk størrelse. For å bruke subplots () -teknikken, lager vi en graf og en serie delplotter. Deretter lager vi et underplott i den originale grafen og skjuler ryggradenheten. Deaktiver A3 -identifikatorene. Videre justerer vi x-aksen etter behov. Nå, sett opp linjesegmentene i A1, A2 og A3. Endelig bruker vi showet () for å presentere det visuelle. Utgangen for ovennevnte kode kan sees fra det siterte nedenfor bildet.

Integrering av gridlinjer i en graf

Grid () -metoden i Matplotlibs Pyplot -pakke setter inn en rutenettlinje til en grafikk. Bildet nedenfor illustrerer hvordan du bruker Pyplot.rutenett () for å bruke et rutenett på en graf. Koden for denne illustrasjonen er festet nedenfor.

Importer matplotlib.Pyplot som Plt
Importer numpy som NP
x = np.Array ([5, 25])
y = np.Array ([20, 100])
plt.plot (x, y)
plt.tittel ('figur')
plt.xlabel ("x")
plt.ylabel ("y"
plt.Nett()
plt.forestilling()

Vi bruker matplotbiblioteket for å integrere Pyplot -komponenten. Numpy -biblioteket er deretter inkludert. Ved bruk av numpy.Array () -funksjonen, vi konstruerer en matrise med variabel x. Neste, numpy.Array () -metode brukes til å lage en ny matrise med variabel y.

Ved hjelp av Pyplot.plot () -funksjonen, vi tegner y kontra x. Så bruker vi pyplot.tittel () Funksjon der vi gir grafen vår med etiketten 'figur.'The Pyplot.xlabel () -funksjonen brukes, og ved denne funksjonen merker vi også x-aksen til vår figur med taggen 'x.'

Videre bruker vi upyplot.ylabel () funksjon for å merke y-aksen til figuren vår med bokstaven 'y.'The Pyplot.Grid () -metode brukes til å sette inn et rutenett til grafen. Endelig pyplot.show () -funksjonen brukes som viser grafikken vår. Utgangen for ovennevnte kode kan sees fra det siterte nedenfor bildet.

Konklusjon

I denne artikkelen ser vi først hvordan du setter inn et rutenett til en graf i matplotlib. Deretter diskuterte vi rutenettet () -funksjonen. Vi kan effektivt lage rutenett med grid () -metoden, og da kan vi konfigurere dem med de forskjellige parametrene som er gitt. For å forbedre den visuelle appellen til plottet vårt, bør vi jobbe med nye nettlinjedesign, fargetoner og bredder. Det viser grafen med rutenett som er satt i henhold til spredningen av flått. Vi kan justere nettavstanden ved å endre flåttfrekvensen.