Одним из модулей, используемых для визуальной аналитики, является Matplotlib. Библиотека NumPy, количественное математическое расширение Python, может использоваться для компиляции данных в массив. Модуль Matplotlib используется для создания 2D-графиков из массивов данных. Оси — самый простой и наиболее настраиваемый элемент для создания подсюжетов.
Графики можно вставлять в любое место графика с помощью осей. График может иметь несколько осей, но элемент оси должен быть в одном графике. В ситуации 3D измерения включают двухосевые элементы наряду с трехосевыми элементами. Компонент оси относится к визуальной области, которая включает в себя структуру данных.
Топоры являются функциональным и основным элементом для построения подсюжетов. Оси позволяют нам рисовать в любой точке изображения, что позволяет нам динамически создавать подграфики. Любая определенная фигура может иметь несколько осей, но элемент «Оси» будет включать только нахождение на одном графике. Оси в двух измерениях включают два элемента оси, в то время как оси в трех измерениях содержат 3 элемента оси.
Нам нужно только выполнить метод add axes(), чтобы вставить элемент Axes в графику. Элемент осей обеспечивается методом add axes(), который вводит оси в прямоугольник местоположения [слева, снизу, длина, высота], где большинство этих атрибутов являются вероятностями длины и ширины изображения.
Оси задают набор точек и создают большинство визуальных компонентов: оси координат, метки, Line2D, аннотации, полилинии и т. д. Оси позволяют визуализировать в любой точке графика. В результате это предполагает возможность дополнительных сюжетов. В библиотеке Matplotlib это интеграция на основе состояния (модуль Pyplot).
Axes() функция
Основная цель этого метода — построить элемент оси с использованием параметра. Параметр в основном состоит из списка нескольких элементов [слева, снизу, ширины и высоты]. Давайте более подробно рассмотрим метод axes().
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = plt.axes([0.3, 0.3, 1.0, 1.0])
В этом случае мы создаем объект графика и объекта осей. Оси ([0,3, 0,3, 1,0, 1,1]) в соответствии с приведенной выше программой, в которой первые «0,3» показывают расстояние между левой боковой осью и границей рамки графика, что составляет 30 процентов от общего размера отображение изображения.
Другой «0,3» обозначает расстояние между обеими осями нижней стороны и границей терминала изображения, которое также составляет 30 процентов от всей высоты кадра изображения. Кроме того, самый первый «1,0» означает, что ширина измерения составляет 100 процентов слева направо, а следующий «1,0» означает, что высота оси составляет 100 процентов снизу вверх.
Функция Add_axes ()
Если есть необходимость, мы можем дополнительно использовать функцию add_axes() для включения элемента осей в графику. Эта функция вернет элемент осей и вставит оси [слева, снизу, ширина, высота], в которых все значения являются долями длины и ширины графика.
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.5, 0.5, 0.5, 0.5])
После создания графических объектов в этой программе мы добавим элементы осей к этому определенному графическому объекту. После выполнения этого кода мы получаем такой результат.
Функция Ax.legend()
Техника legend() модуля axes используется для добавления легенды к графическому представлению. У этой функции есть три аргумента: метки аргументов могут использоваться для указания шаблона строки, и в основном он используется для управления последовательностью Line2D.
Расположение определенной легенды определяется аргументом loc, который может быть либо целым числом, либо строкой.
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = plt.axes([0.3, 0.3, 0.5, 0.5])
ax.legend(labels = (‘label1’, ‘label2’),
loc = ‘lower right’)
Для указания легенды с помощью аргумента loc в данном случае мы используем метод Axes.legend(). Мы устанавливаем метки для определенных осей. С помощью этой функции мы можем определить элементы для легенды. Мы даем метку существующим объектам графа. Более того, мы явно указываем объекты для легенд.
Функция Ax.plotb()
Это самая основная функция класса оси для визуализации данных одного массива по сравнению с другим в виде дуг или точек. В эту функцию можно передать дополнительный строковый параметр формата, который будет использоваться для установки оттенка, макета и длины линии и индикатора.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 25)
C = np.cos(X)
S = np.sin(X)
ax = plt.axes([0.5, 0.5, 0.5, 0.5])
ax1 = ax.plot(X, C, ‘gH—‘)
ax2 = ax.plot(X, S, ‘y+-.’)
ax.legend(labels = (‘Cosine Function’, ‘Sine Function’),loc = ‘right’)
ax.set_title(«figure»)
plt.show()
В методе Ax.plot() есть три аргумента: Ось x представлена первой переменной ’X.’ Ось Y обозначается следующим аргументом «Y». CLM указывает оттенок, подкладку и индикатор и является третьим и последним атрибутом. Давайте посмотрим на пример техники, которую мы только что обсуждали:
Линия на выходе этого метода может быть показана несколькими другими способами, например, точками (’:’), тире (’-’), просто (’-’) и многими другими стилями.
Заключение
В этой статье мы рассмотрели класс Matplotlib Axes, а также то, как его реализовать вместе с экземплярами программы и выходными данными. Мы также обсудили несколько функций этого модуля и способы их эффективного использования. Пространство данных представлено элементом осей, который является сегментом иллюстрации. Элементы осей можно идентифицировать на многочисленных рисунках, но каждый элемент осей можно найти только на одном графике. Два (или несколько в ситуации 3D) координатных объектов содержатся в осях. Модуль Axes и связанные с ним операции представляют собой наиболее специфический способ взаимодействия с объектно-ориентированным взаимодействием. С другой стороны, мы могли бы также вставить элемент осей в график, вызвав технику add_axes().
