Matplotlib yra Python biblioteka ir yra skaitinis-matematinis plėtinys NumPy biblioteka. Pyplot yra būsenos sąsaja su Matplotlib moduliu, kuris suteikia į MATLAB panašią sąsają.subplots()>„Python“ funkcija supaprastina kelių „Matplotlib“ dalių kūrimą vienoje figūroje, leidžiančią organizuoti ir vienu metu vizualizuoti įvairius duomenų rinkinius ar brėžinius.
Pavyzdys:
Štai paprastas pavyzdys Python kodas grafiko brėžimui naudojant Matplotlib biblioteka .
Python3
# sample code> import> matplotlib.pyplot as plt> > plt.plot([>1>,>2>,>3>,>4>], [>16>,>4>,>1>,>8>])> plt.show()> |
>
>
Išvestis:
Nubraižykite naudodami Python matplotlib
Matplotlib subplots() Sintaksė
The subplots() funkcija viduje Pyplot modulis Matplotlib bibliotekos naudojamas figūrai ir poskyrių rinkiniui sukurti.
puslapis žemyn klaviatūra
Sintaksė: matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=Klaidingas, sharey=Klaidingas, squeeze=Tiesa, subplot_kw=Nėra, gridspec_kw=Nėra, **fig_kw)
Parametrai: Šis metodas priima šiuos parametrus, kurie aprašyti toliau:
- nrows, ncols: Šie parametrai yra poskyrio tinklelio eilučių / stulpelių skaičius.
- sharex, sharey: Šis parametras valdo ypatybių pasidalijimą tarp x (sharex) arba y (sharey) ašių.
- suspausti: Šis parametras yra neprivalomas ir jame yra loginė reikšmė, kurios numatytoji reikšmė yra True.
- ant vieno: Šis parametras yra raktinis žodis pyplot.figure, kuris nustato figūros numerį arba etiketę.
- subplot_kwd: Šis parametras yra raktiniai žodžiai, perduodami į add_subplot iškvietimą, naudojamą kuriant kiekvieną dalį.
- gridspec_kw: Šis parametras yra raktiniai žodžiai, perduodami „GridSpec“ konstruktoriui, naudojamam tinkleliui, į kurį dedami antriniai sklypai, sukurti.
Grąžinimai: Šis metodas grąžina šias reikšmes.
- pav : Šis metodas grąžina figūros išdėstymą.
- kirvis: Šis metodas grąžina axes.Axes objektą arba Axes objektų masyvą.
Python subplots Matplotlib pavyzdys
Šiame pavyzdyje mes sukursime paprastą brėžinį naudodami funkciją subplot() matplotlib.pyplot.
Python3
# Implementation of matplotlib function> import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> # First create some toy data:> x>=> np.linspace(>0>,>2> *> np.pi,>400>)> y>=> np.sin(x>*>*>2>)> fig, ax>=> plt.subplots()> ax.plot(x, y)> ax.set_title(>'Simple plot'>)> fig.suptitle(>'matplotlib.pyplot.subplots() Example'>)> plt.show()> |
>
>
Išvestis:
funkcijos matplotlib.pyplot.subplots() pavyzdys
aws raudonasis poslinkis
Kelių brėžinių rodymas naudojant subplot()
Funkcija Matplotlib subplots() leidžia nubraižyti kelis brėžinius naudojant tuos pačius duomenis arba ašį. Pažiūrėkime kelis pavyzdžius, kad geriau suprastume:
Pakartotiniai sklypai viena kryptimi
Šiame pavyzdyje nubraižysime du brėžinius, kurie dalijasi y ašimi. Parametrai nrows ir ncols nustatomi atitinkamai į 1 ir 2, o tai reiškia, kad diagramoje bus 1 eilutė ir 2 stulpeliai arba 2 dalys. Šias dalis galime pasiekti naudodami indeksą [0] ir [1].
Python3
# Implementation of matplotlib function> import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> # First create some toy data:> x>=> np.linspace(>0>,>2> *> np.pi,>400>)> y1>=> np.sin(x)> y2>=> np.sin(x>*>*>2>)> # create 2 subplots> fig, ax>=> plt.subplots(nrows>=>1>, ncols>=>2>)> ax[>0>].plot(x, y1)> ax[>1>].plot(x, y2)> # plot 2 subplots> ax[>0>].set_title(>'Simple plot with sin(x)'>)> ax[>1>].set_title(>'Simple plot with sin(x**2)'>)> fig.suptitle(>'Stacked subplots in one direction'>)> plt.show()> |
>
java į json objektą
>
Išvestis:
Poskyrių krovimas viena kryptimi
Pakartotinių siužetų sudėjimas dviem kryptimis
Šis pavyzdys yra panašus į ankstesnį. Vienintelis skirtumas yra tas, kad nrows ir ncols reikšmes pateikėme 2. Tai reiškia, kad brėžinys yra padalintas į 2 eilutes ir 2 stulpelius, todėl iš viso gauname 4 matplotlib subplots. Šiuos sklypus galime pasiekti naudodami indeksą.
Python3
kas yra rom
# Implementation of matplotlib function> import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> # First create some toy data:> x>=> np.linspace(>0>,>2> *> np.pi,>400>)> y1>=> np.sin(x)> y2>=> np.sin(x>*>*>2>)> y3>=> y1>*>*>2> y4>=> y2>*>*>2> fig, ax>=> plt.subplots(nrows>=>2>, ncols>=>2>)> ax[>0>,>0>].plot(x, y1, c>=>'red'>)> ax[>0>,>1>].plot(x, y2, c>=>'red'>)> ax[>1>,>0>].plot(x, y3, c>=>'blue'>)> ax[>1>,>1>].plot(x, y3, c>=>'blue'>)> ax[>0>,>0>].set_title(>'Simple plot with sin(x)'>)> ax[>0>,>1>].set_title(>'Simple plot with sin(x**2)'>)> ax[>1>,>0>].set_title(>'Simple plot with sin(x)**2'>)> ax[>1>,>1>].set_title(>'Simple plot with sin(x**2)**2'>)> fig.suptitle(>'Stacked subplots in two direction'>)> plt.show()> |
>
>
Išvestis:
Poskyrių krovimas dviem kryptimis
Bendrinimo ašis
Šiame pavyzdyje pavaizduosime grafikus, turinčius tą pačią ašį. Sukursime sklypus, kuriuose bus bendra y ašis ir etiketė, bet turės savo x ašį ir etiketę. Tai galima padaryti perduodant reikšmę funkcijos subplot() parametrui „num“. Parametras „sharex“ nustatytas į „True“, o tai reiškia, kad sukurti sklypai dalinsis X ašimi.
Python3
# Implementation of matplotlib function> import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> # First create some toy data:> x>=> np.linspace(>0>,>2> *> np.pi,>400>)> y1>=> np.sin(x)> y2>=> np.sin(x>*>*>2>)> fig, (ax1, ax2)>=> plt.subplots(>2>, sharex>=>True>)> ax1.plot(x, y1, c>=>'red'>)> ax2.plot(x, y2, c>=>'red'>)> ax1.set_ylabel(>'Simple plot with sin(x)'>)> ax2.set_ylabel(>'Simple plot with sin(x**2)'>)> fig.suptitle(>'Subplots with shared axis'>)> plt.show()> |
>
>
Išvestis:
Sklypai su bendra ašimi
„Linux“ failų sistema
Poliarinė ašis
Šiame pavyzdyje grafikus nubraižysime naudodami polines koordinates. Subplot() funkcijos parametrui subplot_kw suteikiama projekcijos žodyne reikšmė „polar“, kuri nurodo subplot() funkcijai sukurti polinį grafiką.
Python3
# Implementation of matplotlib function> import> numpy as np> import> matplotlib.pyplot as plt> # First create some toy data:> x>=> np.linspace(>0>,>1.5> *> np.pi,>100>)> y>=> np.sin(x>*>*>2>)>+>np.cos(x>*>*>2>)> fig, axs>=> plt.subplots(nrows>=>2>, ncols>=>2>,> >subplot_kw>=> dict>(polar>=> True>))> axs[>0>,>0>].plot(x, y)> axs[>1>,>1>].scatter(x, y)> fig.suptitle(>'matplotlib.pyplot.subplots() Example'>)> plt.show()> |
>
>
Išvestis:
funkcijos matplotlib.pyplot.subplots() pavyzdys