Matplotlib tick_params
Bruk Tick_Params () -metoden og spesifiser retningen på flått:
Her vil vi diskutere hvordan du bruker tick-_params () -metoden ved å passere "retning" -parameteren for å spesifisere retningen på flått.
Importer matplotlib.Pyplot som PltImporter numpy som NP
a = np.Arange (10, 30, 0.4)
B = NP.synd (a)
plt.plot (a, b)
plt.xlabel ('x')
plt.ylabel ('y')
plt.Tick_Params (Axis = 'Begge', Direction = 'in')
plt.forestilling()
Før vi starter koden, importerer vi to biblioteker. Matplotlib.Pyplot Library er ansvarlig for de grafiske funksjonene og plottingfunksjonene. På den annen side håndterer Numpy -biblioteket forskjellige numeriske verdier. Deretter tar vi en variabel med navnet “A”, som representerer datasettet til x-aksen. Variabelen “B” representerer datasettene til Y-aksen. Vi tildeler en matrise ved å bruke den innebygde funksjonen til Numpy-biblioteket. Her passerer vi noen numeriske verdier som parametrene for denne funksjonen.
Videre bruker vi SIN () -funksjonen til det numpy biblioteket, og vi passerer “A” -variabelen som er vår x-aksen til denne funksjonen. Deretter lagret vi verdien av denne funksjonen til variabel “B”. Slik lager vi datasett for y-aksen. Nå kaller vi en metodeplott () som henter Matplotlib -biblioteket. Og vi gir datasett med x-aksen og y-aksen til denne metoden.
Metoden tar sikte på å plotte en graf ved hjelp av datapunkter fra begge aksene. Etter å ha tegnet grafen, satte vi etiketten til x-aksen og y-aksen ved bruk av PLT.Label () Funksjon, henholdsvis. I tillegg til dette bruker vi Tick_Params () -funksjonen som er ansvarlig for å endre utseendet på flått og flåttetiketter. Her bruker vi denne funksjonen på begge aksene og setter retning av flått. Til slutt kaller vi Show () -metoden som brukes til å vise grafen.
Juster bredden på flått:
La oss nå se hvordan du kan justere bredden på flått i grafen. For dette formålet ga vi "bredde" -argumentet til tick_params () -funksjonaliteten. I tillegg spesifiserer vi etikett på akser her:
Importer matplotlib.Pyplot som PltImporter numpy som NP
a = np.Arange (150)
B = NP.synd (a)
plt.plot (a, b)
plt.xlabel ('x')
plt.ylabel ('y')
plt.Tick_Params (Axis = 'y', bredde = 20, etikett = 'xx-stor')
plt.forestilling()
Først av alt inkluderer vi matplotlib.Pyplot og numpy biblioteker som brukes til å plotte grafene og oppnå forskjellige numeriske verdier. Deretter initialiserer vi to variabler med navnene “A” og “B”, som representerer datasettene til både x-aksen og Y-aksen. Her brukes ARRED () -metoden for å lage en matrise der vi passerer numeriske verdier.
På den annen side bruker vi SIN () -funksjonen til det numpy biblioteket til den andre variabelen. Vi ga x-aksen som parametere. Videre plotter vi verdiene på grafen ved å bruke plottet () -funksjonen. Vi spesifiserer også etikettene til begge aksene ved å bruke PLT.etikett () Metode. I tillegg skal vi kalle Tick_Params () -metoden. Denne funksjonen brukes på y-aksen. Derfor setter vi "20" bredden på flåttene på y-aksen. Og etikettstørrelsen på y-aksen justeres her. Deretter bruker vi PLT.Vis () Funksjon for å representere grafen.
Endre rotasjonsvinkelen for matplotlib -flått:
I dette trinnet vil vi endre rotasjonen av etikettene ved å overføre parameteren "LabelRotation" til PLT.Ticks_Params () -metode. Vi kan justere etikettene på aksene i hvilken vinkel vi velger.
Importer matplotlib.Pyplot som PltImporter numpy som NP
a = np.tilfeldig.Randint (500, størrelse = (100))
B = NP.tilfeldig.Randint (340, størrelse = (100))
plt.spredning (a, b)
plt.xlabel ('x')
plt.ylabel ('y')
plt.Tick_Params (Axis = 'Begge', LabelRotation = 270)
plt.forestilling()
I begynnelsen av koden integrerer vi biblioteker som brukes til å utføre nødvendige operasjoner. Deretter tar vi variabler med navnene “A” og “B”. Vi tildeler forskjellige verdier i parametrene til den tilfeldige () funksjonen. Disse verdiene er verdier av datasett for x-aksen og y-aksen, som vist i utgangen.
Videre kaller vi PLT.spredning () -funksjon, og den er ansvarlig for å tegne prikker tilfeldig på X-Y-aksene. Vi ga datasett med x-aksen og y-aksen som parametrene til denne funksjonen. Nå bruker vi PLT.etikett () Funksjon for å merke X-y vanlig for begge aksene. I tillegg bruker vi Tick_Params () -metoden, og vi bruker denne funksjonen på begge aksene for å administrere utsiktene til flåttene på grafen.
Her setter vi rotasjonen av etikettene til begge aksene. Etter alt dette må vi vise grafen.
Spesifiser etikettfargen:
Vi kan justere fargen på aksenes etikett i matplotlib. For å oppnå dette har vi gitt parameteren "LabelColor" til PLT.Ticks_Params () -metode.
Importer matplotlib.Pyplot som PltImporter numpy som NP
a = [5, 10, 15, 20, 25, 30]
B = [5, 8, 12.5, 21, 24, 31]
plt.plot (a, b)
plt.xlabel ('x')
plt.ylabel ('y')
plt.Tick_Params (Axis = 'X', LabelColor = 'R')
plt.Tick_Params (Axis = 'Y', LabelColor = 'Y')
plt.forestilling()
Her introduserer vi matplotlib.Pyplot og numpy biblioteker som lar oss lage grafer og utføre noen numeriske funksjoner. Deretter initialiserer vi to matriser med henholdsvis navnene “A” og “B”.
I mellomtiden passerer vi noen verdier som avskjærer hverandre på X-Y-aksene. Ved å bruke plott () -funksjonen, tegner vi en linje på X-Y-akser, som vist i grafen. I neste linje definerer vi etikettene til x-aksen og y-aksen ved bruk av PLT.etikett () funksjon. I tillegg bruker vi Tick_Params () -metoden som endrer fargen på etikettene til x-aksen til røde og etiketter av y-aksen til grønn. Vi kaller PLT.Vis () Funksjon for å vise grafen.
Konklusjon:
Vi snakket om hvordan vi bruker Tick_Params () -metoden i matplotlib. Vi kan justere retningen og bredden på flått ved å bruke denne funksjonen. Videre ser vi hvordan du setter etikettfargen og vinkelen på flåtts rotasjon ved hjelp av denne funksjonen. Vi håper du fant denne artikkelen nyttig. Sjekk de andre Linux -hint -artiklene for flere tips og opplæringsprogrammer.