Графики Matplotlib представляют собой презентации визуальной аналитики. Сетка будет одной из таких функций. Сетка представляет собой набор перекрывающихся горизонтальных линий, которые представляют собой разделение осей. Помимо методов визуализации, таких как электронные таблицы Excel, рисунки и Microsoft Power Bi, пакет Matplot имеет несколько возможностей. Эти параметры улучшают и изменяют визуальное представление набора данных (рисунок, график и т. д.).
Линии сетки используются на фоне любого графика или визуального представления любого заданного набора данных, чтобы мы могли лучше понять весь график / график и сопоставить точки на графике с интервальными переменными. Внутренняя поверхность графика/диаграммы состоит из параллельных линий, которые являются либо линейными (горизонтальными, вертикальными и диагональными), либо изогнутыми и в основном используются для отображения данных.
В этой статье мы собираемся изучить программу Matplotlib, которая позволяет нам настраивать атрибуты линии сетки на графике.
Используйте функцию сетки() Matplotlib
Как правило, этот метод используется для создания сетки. Мы можем получить лучшую информацию о графиках, используя сетки Matplotlib. Найти намек на наборы данных просто. Рассмотрим следующий пример. Код для этой иллюстрации прикреплен ниже.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
t = np.arange(0.2, 2.1 + 1.22, 2.22)
s = np.cos(3 * 3*np.pi * t)
t[21:80] = np.nan
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(t, s, ‘-‘, lw=2)
plt.xlabel(‘time (s)’)
plt.ylabel(‘voltage (mV)’)
plt.title(‘figure’)
plt.grid(True)
plt.xlabel(‘time (s)’)
plt.ylabel(‘more nans’)
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()
Метод grid() в объекте размеров используется для настройки доступности сетки в графике. Его можно было включить или выключить. Метод grid() позволяет пользователю изменять стиль линии и атрибуты пропускной способности.
Мы можем изменить сетку в соответствии с нашими конкретными потребностями. Метод grid() в Pyplot можно использовать для вставки параллельных линий в визуализацию. Вывод для описанного выше кода можно увидеть на приведенном ниже изображении.
Что бы мы ни делали в приведенном выше методе, будет добавлен plt.grid (True), который отображает сетки на результирующем графике.
Отображаются как второстепенная, так и основная сетки
Функция grid() для элемента осей x и y по умолчанию отображает основную сетку, но также может отображать маленькую сетку, а иногда и то, и другое. Мы можем указать Matplotlib, какую сетку мы хотели бы отобразить или разместить, используя какой параметр, который, кажется, имеет вероятности основного, второстепенного или, возможно, обоих.
Второстепенные точки/сетка по умолчанию не отображаются в Matplotlib, поэтому мы вручную включили те, у которых есть функция minorticks_on(). Код для этой иллюстрации прикреплен ниже.
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
def sinplot():
fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(1, 20, 200)
for i in range(2, 9):
ax.plot(x, np.sin(x + i * .6) * (9 — i))
return ax
ax = sinplot()
ax.grid(True)
ax = sinplot()
ax.grid(which=‘major’, color=‘#EEEEEE’, linewidth=1.8)
ax.grid(which=‘minor’, color=‘#DDDDDD’, linestyle=‘:’, linewidth=1.5)
ax.minorticks_on()
В этом случае три аргумента передаются методу pyplot.grid(). Первый параметр — это цвет, который обеспечивает желаемый цвет. Второй аргумент — стиль линии, и он используется для определения эстетики, которую мы можем получить на линии. Он определяет размер линии сетки. Все введенные значения этого параметра являются положительными числами. Вывод для описанного выше кода можно увидеть на приведенном ниже изображении.
Визуализация сеток между подграфиками
В Python Matplotlib мы можем генерировать множество подграфиков и указывать осевую доступность по разным осям для отображения сеток между подграфиками. Код для этой иллюстрации прикреплен ниже.
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams[«figure.figsize»] = [10.5, 6.68]
plt.rcParams[«figure.autolayout»] = True
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2)
ax3 = fig.add_subplot(555, zorder=—8)
for _, spine in ax3.spines.items():
spine.set_visible(False)
ax3.tick_params(labelleft=False, labelbottom=False, left=False, right=False)
ax3.get_shared_x_axes().join(ax3, ax1)
ax3.grid(axis=«x»)
ax1.grid()
ax2.grid()
plt.show()
Мы улучшаем расстояние между сюжетами и вокруг них, а также размер графики. Чтобы использовать технику subplots(), мы делаем график и серию подграфиков. Затем мы создаем подграфик на исходном графике и скрываем прозрачность корешка. Отключите идентификаторы a3. Далее мы корректируем ось X по мере необходимости. Теперь настройте сегменты линии в a1, a2 и a3. Наконец, мы используем функцию show() для представления визуального элемента. Вывод для описанного выше кода можно увидеть на приведенном ниже изображении.
Интеграция линий сетки в график
Метод grid() в пакете Pyplot от Matplotlib вставляет линию сетки в графику. На изображении ниже показано, как использовать pyplot.grid() для применения сетки к графику. Код для этой иллюстрации прикреплен ниже.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x= np.array([5, 25])
y = np.array([20, 100])
plt.plot(x, y)
plt.title(‘figure’)
plt.xlabel(«x»)
plt.ylabel(«y»
plt.grid()
plt.show()
Мы используем библиотеку Matplot для интеграции компонента Pyplot. Затем включается библиотека NumPy. Используя функцию numpy.array(), мы создаем массив с переменной x. Затем метод numpy.array() используется для создания нового массива с переменной y.
С помощью функции pyplot.plot() мы рисуем y по сравнению с x. Затем мы используем функцию pyplot.title(), где мы снабжаем наш график меткой «рисунок». Применяется функция pyplot.xlabel(), и с помощью этой функции мы также помечаем ось x нашей фигуры тегом «x».
Кроме того, мы используем функцию Upyplot.ylabel(), чтобы пометить ось Y нашей фигуры буквой «y». Метод pyplot.grid() используется для вставки сетки в график. Наконец, применяется функция pyplot.show(), которая отображает нашу графику. Вывод для описанного выше кода можно увидеть на приведенном ниже изображении.
Заключение
В этой статье сначала мы увидим, как вставить сетку в график в Matplotlib. Затем мы обсудили функцию grid(). Мы могли бы эффективно создавать сетки с помощью метода grid(), а затем настраивать их с помощью различных предоставленных параметров. Чтобы улучшить визуальную привлекательность нашего графика, мы должны работать с новым дизайном линий сетки, оттенками и шириной. На нем показан график с сетками, настроенными в соответствии с дисперсией тиков. Мы могли бы отрегулировать шаг сетки, изменив частоту тиков.
