В данном фрагменте кода на языке Python используются различные методы для работы с графиками и их элементами. В частности, здесь создаются и добавляются вспомогательные элементы графика (Artist), такие как текст, прямоугольники, линии и т. д., а также задаются их свойства.
Также в коде используются методы для настройки осей координат (Axes) и их элементов: меток, масштабов, линий сетки и т. п.
``` ### Экземпляр
```python
fig = plt.figure()
rect = fig.patch # экземпляр прямоугольника
rect.set_facecolor('lightgoldenrodyellow')
ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.3, 0.4, 0.4])
rect = ax1.patch
rect.set_facecolor('lightslategray')
for label in ax1.xaxis.get_ticklabels():
label.set_color('red')
label.set_rotation(45)
label.set_fontsize(16)
for line in ax1.yaxis.get_ticklines():
line.set_color('green')
line.set_markersize(25)
line.set_markeredgewidth(3)
plt.show()
matplotlib.axis.Tick
— это конечный контейнерный объект в нашей цепочке от Figure
к Axes
, затем к Axis
и, наконец, к Tick
. Tick
содержит экземпляры меток и линий сетки, а также экземпляры меток сверху и снизу. Каждый из них можно получить напрямую как атрибут Tick
. Кроме того, существуют логические переменные, которые определяют, соответствуют ли метки и деления оси x
или y
оси.
Атрибут деления | Описание |
---|---|
tick1line |
Экземпляр Line2D
|
tick2line |
Экземпляр Line2D
|
gridline |
Экземпляр Line2D
|
label1 |
Экземпляр Text
|
label2 |
Экземпляр Text
|
gridOn |
Логическое значение, определяющее, будут ли нарисованы линии сетки |
tick1On |
Логическое значение, определяющее, будет ли нарисован основной масштаб |
tick2On |
Логическое значение, определяющее, будет ли нарисован второстепенный масштаб |
label1On |
Логическое значение, определяющее, будут ли отображаться метки основного масштаба |
label2On |
Логическое значение, определяющее, будут ли отображаться метки второстепенного масштаба |
Вот пример использования символа доллара для установки делений на правой стороне оси y
, а также их окрашивания в зелёный цвет.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(100 * np.random.rand(20))
formatter = ticker.FormatStrFormatter('$%1.2f')
ax.yaxis.set_major_formatter(formatter)
for tick in ax.yaxis.get_major_ticks():
tick.label1On = False
tick.label2On = True
tick.label2.set_color('green')
plt.show()
Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Опубликовать ( 0 )