Matplotlib tick_params

Matplotlib to pakiet wizualizujący Python dla dwuwymiarowych wykresów tablicy. Jest to wizualny pakiet analityczny oparty na ramkach danych Numpy i przeznaczony do działania na platformie Scipy. Aby dostosować układ kleszczy, tytułów i kolorów, używamy matplotlib.Pyplot.kleszki (). W tym artykule przejdziemy przez Matplotlib Tick_-Params.

Użyj metody oznaczenia oznaczenia () i określ kierunek kleszczy:

Tutaj omówimy, jak wykorzystać metodę tick -_params (), przekazując parametr „kierunku”, aby określić kierunek kleszczy.

importować matplotlib.Pyplot as Plt
importować Numpy jako NP
A = NP.Arange (10, 30, 0.4)
B = NP.grzech (a)
plt.fabuła (a, b)
plt.xlabel („x”)
plt.ylabel („y”)
plt.tick_params (axis = „oba”, kierunek = „in”)
plt.pokazywać()

Przed rozpoczęciem kodu importujemy dwie biblioteki. Matplotlib.Biblioteka Pyplot jest odpowiedzialna za funkcje graficzne i wykreślanie funkcji. Z drugiej strony biblioteka Numpy obsługuje różne wartości liczbowe. Następnie bierzemy zmienną z nazwą „a”, która reprezentuje zestaw danych osi x. Zmienna „B” reprezentuje zestawy danych osi Y. Przypisujemy tablicę za pomocą wbudowanej funkcji biblioteki Numpy. Tutaj przekazujemy niektóre wartości liczbowe jako parametry tej funkcji.

Ponadto korzystamy z funkcji sin () biblioteki Numpy i przekazujemy zmienną „a”, która jest naszą osi x do tej funkcji. Następnie zapisaliśmy wartość tej funkcji w zmienną „B”. W ten sposób tworzymy zestawy danych osi Y. Teraz nazywamy metodę PTOT (), która pobiera bibliotekę Matplotlib. I dostarczamy zestawów danych osi x i osi y do tej metody.

Metoda ma na celu wykreślenie wykresu za pomocą punktów danych z obu osi. Po narysowaniu wykresu ustawiamy etykietę osi x i osi y za pomocą PLT.odpowiednio funkcja etykieta (). Oprócz tego stosujemy funkcję kick_params () odpowiedzialną za zmianę wyglądu kleszczy i etykiet kleszczy. Tutaj stosujemy tę funkcję na obu osiach i ustawiamy kierunek kleszcza. W końcu wywołujemy metodę show () używaną do wyświetlania wykresu.

Dostosuj szerokość kleszczy:

Teraz zobaczmy, jak dostosować szerokość kleszczy na wykresie. W tym celu przedstawiliśmy argument „szerokości” funkcjonalności tick_params (). Ponadto określamy tutaj etykietę osi:

importować matplotlib.Pyplot as Plt
importować Numpy jako NP
A = NP.Arange (150)
B = NP.grzech (a)
plt.fabuła (a, b)
plt.xlabel („x”)
plt.ylabel („y”)
plt.tick_params (axis = „y”, szerokość = 20, labelsize = 'xx-large')
plt.pokazywać()

Po pierwsze, uwzględniamy matplotlib.Biblioteki Pyplot i Numpy, które są używane do wykreślania wykresów i osiągania różnych wartości liczbowych. Następnie zainicjujemy dwie zmienne z nazwami „A” i „B”, reprezentując zestawy danych zarówno osi X, jak i osi Y. Tutaj stosuje się metodę aranż () do utworzenia tablicy, w której przekazujemy wartości liczbowe.

Z drugiej strony stosujemy funkcję sin () biblioteki Numpy do drugiej zmiennej. Zapewniliśmy oś x jako jej parametry. Ponadto wykreślamy wartości na wykresie za pomocą funkcji PTOT (). Określamy również etykiety obu osi, stosując PLT.metoda etykieta (). Dodatkowo wywołamy metodę tick_params (). Ta funkcja jest stosowana na osi y. Stąd ustawiamy szerokość „20” kleszczy na osi y. A rozmiar etykiety osi Y jest tutaj dostosowywany. Następnie stosujemy PLT.show () funkcja reprezentująca wykres.

Zmień kąt obrotu dla kleszczy Matplotlib:

W tym etapie zmodyfikujemy obrót etykiet, przekazując parametr „LabelRotation” do PLT.Metoda kicks_params (). Możemy dostosować etykiety osi pod dowolnym wyborem, który wybieramy.

importować matplotlib.Pyplot as Plt
importować Numpy jako NP
A = NP.losowy.Randint (500, rozmiar = (100))
B = NP.losowy.Randint (340, rozmiar = (100))
plt.rozproszenie (A, B)
plt.xlabel („x”)
plt.ylabel („y”)
plt.tick_params (axis = „oboje”, labelRotation = 270)
plt.pokazywać()

Na początku kodu integrujemy biblioteki, które są używane do wykonywania wymaganych operacji. Następnie bierzemy zmienne z nazwami „A” i „B”. Przypisujemy różne wartości w parametrach funkcji Random (). Wartości te są wartościami zestawów danych osi x i osi y, jak pokazano na wyjściu.

Ponadto nazywamy PLT.Funkcja rozproszona () i jest odpowiedzialna za losowe losowanie kropek na osiach x-y. Dostarczliśmy zestawy danych osi x i osi y jako parametry tej funkcji. Teraz stosujemy PLT.Funkcja etykieta () do oznaczenia równiny x-y dla obu osi. Ponadto wykorzystujemy metodę tick_params () i stosujemy tę funkcję na obu osiach, aby zarządzać perspektywą kleszczy wykresu.

Tutaj ustawiamy obrót etykiet obu osi. Po tym musimy pokazać wykres.

Określ kolor etykiety:

Możemy dostosować kolor etykiety osi w matplotlib. Aby to osiągnąć, dostarliśmy PLT parametr „LabelColor”.Metoda kicks_params ().

importować matplotlib.Pyplot as Plt
importować Numpy jako NP
A = [5, 10, 15, 20, 25, 30]
B = [5, 8, 12.5, 21, 24, 31]
plt.fabuła (a, b)
plt.xlabel („x”)
plt.ylabel („y”)
plt.tick_params (axis = 'x', etykietaColor = 'r')
plt.tick_params (axis = „y”, etykietaColor = „y”)
plt.pokazywać()

Tutaj wprowadzamy Matplotlib.Biblioteki Pyplot i Numpy, które pozwalają nam tworzyć wykresy i wykonywać niektóre funkcje numeryczne. Następnie zainicjujemy dwie tablice odpowiednio z nazwiskami „A” i „B”.

Tymczasem przekazujemy niektóre wartości, które przechwytują się na osiach x-y. Korzystając z funkcji PTOT (), rysujemy linię na osiach x-y, jak pokazano na wykresie. W następnym wierszu definiujemy etykiety do osi x i osi y za pomocą PLT.Funkcja etykieta (). Ponadto wykorzystujemy metodę tick_params (), która zmienia kolor etykiet osi x na czerwony i etykiety osi y na zielony. Nazywamy PLT.show () funkcja wyświetlania wykresu.

Wniosek:

Rozmawialiśmy o tym, jak wykorzystać metodę tick_params () w matplotlib. Możemy dostosować kierunek i szerokość kleszczy za pomocą tej funkcji. Ponadto widzimy, jak ustawić kolor etykiety i kąt obrotu kleszczy za pomocą tej funkcji. Mamy nadzieję, że ten artykuł jest pomocny. Sprawdź inne artykuły z Linux, aby uzyskać więcej wskazówek i samouczków.