Matplotlib Retina
W tym artykule pokaże, jak zmodyfikować ustawienia domyślne w celu poprawy rozdzielczości wykresów MATPlotlib zarówno dla wbudowanych, jak i eksportowanych. Musimy zaimportować polecenie siatkówki w kodzie, która poprawi wyświetlanie wykresu jak w jakości siatkówki. Liczby wydają się lepsze na każdym wyświetlaczu z rozdzielczością siatkówki; Ale jeśli rozdzielczość wyświetlacza jest podrestena, poprawa będzie mniej oczywista.
Retina wyświetla się z zapleczem w Pythonie
Domyślne wizualizacje czasami wydają się rozmyte na ekranach o wyższej rozdzielczości, takich jak wyświetlacze siatkówki, ale możemy wyświetlić wyniki fabuły o wysokiej rozdzielczości, jeśli mamy najnowszy MacBook z wyświetlaczem Retina.
Wszystko, co musimy teraz zrobić, to dodać następujące polecenie do naszego kodu. Zauważ, że musimy zapisać nasz plik w „.rozszerzenie ipy ”, jeśli używamy matplotlib.interfejs pyplot.
# %config inlineBackend.rysunek_format = „siatkówka”Przykład 1:
Mamy tutaj przykład, aby pokazać, w jaki sposób możemy wyświetlić wykres MATPlotlib za pomocą formatu siatkówki o wysokiej rozdzielczości. Najpierw zaimportowaliśmy polecenie „%MATPlotlib wbudowane”, które pomoże nam wyświetlić polecenia wykresowe, które będą prezentowane w linii w granicach po włączeniu „wbudowanego” zaplecza MATPlotlib.
Oznacza to, że wykres pojawi się poniżej komórki, w której podaliśmy polecenia, a wykres wyjściowy zostanie również zawarty w naszym dokumencie notebookowym Python. Następnie mamy bibliotekę Numpy jako „np” alias i matplotlib.Pyplot jako „PLT”. Po zaimportowaniu ważnych bibliotek podaliśmy polecenie siatkówki, które poprawi rozdzielczość wykresu. Podano tutaj również rozmiar figury, który wyświetli figurę w większym rozmiarze.
Zmienna jest definiowana jako „i” i ustawia w niej funkcję Numpy Linspace. Służy do tworzenia serii, która jest jednolicie rozmieszczona w pewnym odstępie czasu. W końcu użyliśmy pakietu Pyplot z Matplotlib i przekazaliśmy do niego zmienną „i”. Funkcja sinusoidalna Numpy jest również używana do generowania wykresu sinusoidalnego.
%MATPlotlib erlineimportować Numpy jako NP
importować matplotlib.Pyplot as Plt
%Config InlineBackend.rysunek_format = „siatkówka”
plt.rcparams ["rysunek.rysunek ”] = (9.0,3.0)
i = np.Linspace (-2*np.pi, 2*np.PI, 200)
plt.fabuła (i, NP.sin (i)/i);
Wyjście siatkówki wysokiej rozdzielczości jest wyświetlane na poniższym obrazku.
Przykład 2:
Użyliśmy wykresu dwóch wierszy, który wykorzystuje opcję formatu figury zaplecza inline jako „siatkówka”. Powstałe linie będą miały jakość siatkówki wysokiej rozdzielczości. Przede wszystkim musimy użyć polecenia „%matplotlib inline” w szybkiej skorupce Spyder. Polecenie umożliwia wykres wygenerowany wewnątrz skorupy podpowiedzi.
Tutaj skonfigurowaliśmy polecenie Retina Display w naszym kodzie po zaimportowaniu wszystkich niezbędnych bibliotek Python do używania funkcji trygonometrycznych i generowaniu wykresu. Ustawiliśmy również konfigurację środowiska wykonawczego MATPlotlib (RC) jako „rcparams”, który zawiera rozmiar figury dla elementu wykresu, wygenerowaliśmy, gdy się załaduje.
Zmienna „A” jest zadeklarowana i wykorzystuje funkcję Numpy Linspace do tworzenia serii niektórych przedziałów. Następnie za pomocą pakietu Pyplot Matplotlib, w którym przeszliśmy zmienną „A” i trygonometryczną funkcję sinusoidalną. Fabuła. Funkcja wykresu wygeneruje dwie linie funkcji sinuso.
%MATPlotlib erlineimportować Numpy jako NP
importować matplotlib.Pyplot as Plt
%Config InlineBackend.rysunek_format = „siatkówka”
plt.rcparams ["rysunek.rysunek ”] = (5.0,3.0)
A = NP.Linspace (-4*np.pi, 4*np.PI, 50)
plt.fabuła (a, np.sin (a)/a, a, np.sin (2*a)/a);
Siatkówka matplotlib ma wykres o wysokiej rozdzielczości na poniższym obrazie.
Przykład 3:
Wyświetliliśmy wykres, używając różnych kolorów, a także przy użyciu różnych symboli wskazywania na określony punkt na danym wykresie. Wykres zostanie renderowany w jakości siatkówki matplotlib. W kodzie dostarczyliśmy polecenie Inline. Zaimportowaliśmy również bibliotekę Numpy i bibliotekę Matplotlib.
Opcja wyświetlania siatkówki jest skonfigurowana w poleceniu. Następnie ustaliliśmy rozmiar wykresu i zadeklarowaliśmy zmienną „i”, która utworzy serię interwałów za pomocą funkcji Numpy Linspace. Zauważ, że tutaj nazywaliśmy PLT. Funkcja wykresu, w której wygenerowaliśmy wykres cosinus. Linia wykresu cosinus ma zielony kolor z symbolem gwiazdy „*”, a druga linia cosinus ma kolorowy kolor, który używa symbolu pocisku.
%MATPlotlib erlineimportować Numpy jako NP
importować matplotlib.Pyplot as Plt
%Config InlineBackend.rysunek_format = „siatkówka”
plt.rcparams ["rysunek.rysunek ”] = (7, 9)
i = np.Linspace (-6*np.pi, 6*np.PI, 50)
plt.fabuła (i, NP.cos (i)/i, 'g-*', i, np.cos (3*i)/i, „r-o”);
Jak widać, poniższy wykres jest tak dobry i ma jasną wizję wyświetlacza Retina Matplotlib.
Przykład 4:
Stworzyliśmy wykres rozproszenia mapowanego w kolorze w trybie wyświetlania siatkówki. Polecenie opcji Matplotlib Retina jest podane w „InlineBackend.figura_format ”. Zmienna jest definiowana jako „Thetavalue” i inicjowana z funkcją Numpy Linspace, która wykonała kroki „60” od „0” do „6” PI. Rozmiar tablicy jest również ustawiony na „10” dla wartości „60” za pomocą funkcji Numpy One. Zwróci dany kształt tablicy z takimi.
Następnie mamy zmienną jako „a”, która używa NP.losowy.funkcja rand i przekazała w niej wartość „60”. Funkcja przyjmuje wartość losową „60” w [0, 1] i określa rozmiar wyjścia. Zmienne „B” i „C” są zadeklarowane i przekazywane „tetavalue” jako parametr. Zmienna „B” używa funkcji numpy cosinus, a zmienna „C” używa funkcji sinusowej Numpy.
W końcu używamy metody rozproszenia () w Pyplot, która jest używana do utworzenia wykresu rozproszenia. Dla każdej obserwacji funkcja rozproszenia () rysuje pojedynczą kropkę. Wymaga dwóch identycznych tablic długości, jednej dla wartości osi x, a drugi dla wartości osi y.
%MATPlotlib erlineimportować Numpy jako NP
importować matplotlib.Pyplot as Plt
%Config InlineBackend.rysunek_format = „siatkówka”
thetavalue = np.Linspace (0,4*np.PI, 60)
arrsize = 10*np.te (60)
A = NP.losowy.Rand (60)
b = thetavalue*np.cos (Thetavalue)
c = thetavalue*np.grzech (Thetavalue)
plt.rozproszenie (B, C, Arrsize, A)
Poniższy obraz to wykres rozproszenia mapowany na kolorze.
Przykład 5:
Tutaj utworzyliśmy wiele wykresów za pomocą wątków wątki poniżej. Fabuła jest renderowana w jakości siatkówki. Początkowo podaliśmy polecenie wbudowane w naszej szybkiej powładzie. Następnie zaimplementowaliśmy kod, który korzysta z biblioteki Numpy i pakietu Matplotlib Pyplot. Komenda wyświetlania Retina Matplotlib jest również podana, ponieważ chcemy wykresu wysokiej rozdzielczości.
Następnie ustawiliśmy serię przedziałów dla wykresu za pomocą funkcji Numpy Linspace i przechowywaliśmy ją w zmiennej „thetais”. Dwie zmienne są tutaj również zadeklarowane jako „ja” i „j”. Te zmienne wykorzystują odpowiednio funkcję numpy cosinus i sinus. Z Pyplotem nazywamy metodą wątku, która tworzy 1 wiersz, 2 kolumny i aktywne jako wykres nr 2.
Plt.Funkcja wykresu przyjmuje „i” i ustawia linię jako niebieski kolor i wskazuje z symbolem plus „+”. Istnieje druga wątek, który tworzy 1 wiersz, 2 kolumny i jest aktywny jako wykres nr 1. Plt.Fabuła bierze „j” i ustawia kolor na czerwony z symbolem trójkąta „^”.
%MATPlotlib erlineimportować Numpy jako NP
importować matplotlib.Pyplot as Plt
%Config InlineBackend.rysunek_format = „siatkówka”
thetais = np.Linspace (0,1*np.PI, 10)
i = thetais*np.Sin (thetais)
j = thetais*np.cos (thetais)
plt.wątek (1,2,2)
plt.fabuła (i, „b-+”)
plt.wątek (1,2,1)
plt.fabuła (j, „r-^”);
Poniższe wątki poniżej są bardzo jasne, ponieważ mamy wyświetlacz Retina Matplotlib.
Wniosek
Jak omówiliśmy wykorzystanie podstawowej funkcji MATPlotlib Retina w tworzeniu wykresu. Pokazaliśmy inny przykład wykreślania różnych wykresów, które używają poleceń siatkówki w implementacji kodu. Możesz teraz dowiedzieć się, w jaki sposób wyświetlacz Retina zostanie ulepszony o domyślną figurę niskiej jakości w aplikacji Spyder. Wyświetlacz Retina Matplotlib z pewnością pomoże ci w generowaniu wysokiej jakości wykresu.