Grade de matplotlib

Gráficos de matplotlib são apresentações de análise visual. A grade seria uma dessas características. Uma grade é um conjunto de linhas horizontais sobrepostas que representam a partição de eixos. Além de técnicas de visualização, como planilhas do Excel, figuras e Microsoft Power BI, o pacote Matplot possui vários recursos. Esses parâmetros melhoram e alteram a representação visual de um conjunto de dados (fig, gráfico, etc.).

As linhas de grade são usadas no fundo de qualquer gráfico ou apresentação visual de qualquer conjunto de dados de forma que compreendíamos melhor o gráfico/plota. A superfície interna de um gráfico/gráfico é composta por linhas paralelas que são lineares (horizontais, verticais e diagonais) ou enroladas e são principalmente utilizadas para representar dados.

Neste artigo, vamos explorar um programa Matplotlib que nos permite personalizar os atributos de linha de uma linha de grade em um gráfico.

Use a função matplotlib ()

Geralmente, esse método está sendo usado para fazer a grade. Podemos obter melhores informações sobre gráficos usando as grades de Matplotlib. Encontrar uma alusão para os conjuntos de dados é simples. Considere o exemplo subsequente. O código para esta ilustração está afixado abaixo.

importar matplotlib.pyplot como plt
importar numpy como np
t = np.ARANGE (0.2, 2.1 + 1.22, 2.22)
s = np.cos (3 * 3 * np.poço)
t [21:80] = np.Nan
plt.Subparcela (2, 1, 1)
plt.plot (t, s, '-', lw = 2)
plt.xlabel ('Hora (s)')
plt.ylabel ('tensão (mv)')
plt.título ('figura')
plt.grade (verdadeira)
plt.xlabel ('Hora (s)')
plt.ylabel ('mais nans')
plt.grade (verdadeira)
plt.Fight_Layout ()
plt.mostrar()

O método grid () no objeto Dimensions é usado para ajustar a acessibilidade da grade no gráfico. Pode ser ajustado dentro ou desligado. O método Grid () permite que o usuário altere o estilo de linha e os atributos de largura de banda.

Podemos modificar a grade para atender às nossas necessidades específicas. O método Grid () em Pyplot pode ser usado para inserir linhas paralelas em uma visualização. A saída para o código descrito acima pode ser visto na imagem citada abaixo.

Tudo o que fizemos no método acima seria adicionado PLT.grade (verdadeira) que exibe as grades no enredo resultante.

As grades menores e maiores são exibidas

A função Grid () no item X e do eixo Y exibe a grade principal por padrão, mas também pode exibir a grade pequena ou às vezes ambos. Podemos indicar para matplotlib que grade gostaríamos de exibir ou layout usando qual parâmetro, que parece ter probabilidades de principal, menor, ou talvez ambos.

Dots/grade menores não são exibidos por padrão no matplotlib, portanto, ativamos manualmente aqueles com função Minorticks_on (). O código para esta ilustração está afixado abaixo.

De Matplotlib Import pyplot como PLT
importar numpy como np
def sinplot ():
fig, ax = pLT.subtramas ()
x = np.Linspace (1, 20, 200)
para i no intervalo (2, 9):
machado.Lote (X, NP.sin (x + i * .6) * (9 - i))
retornar machado
ax = sinplot ()
machado.grade (verdadeira)
ax = sinplot ()
machado.grade (que = 'major', color = '#eeeeee', linewidth = 1.8)
machado.grade (que = 'menor', color = '#dddddd', linestyle = ':', linewidth = 1.5)
machado.Minorticks_on ()

Os três argumentos são passados ​​para o Pyplot.Método Grid () nesta instância. O primeiro parâmetro é a cor, que fornece a cor desejada. O segundo argumento é o linheiro e é usado para identificar a estética que podemos obter na linha. Determina o tamanho da linha de grade. Os valores inseridos deste parâmetro são todos números positivos. A saída para o código descrito acima pode ser visto na imagem citada abaixo.

Visualizando grades entre subparcelas

No Python Matplotlib, podemos gerar muitas subparcelas e especificar a acessibilidade axial cai em vários eixos para exibir grades entre subtramas. O código para esta ilustração está afixado abaixo.

importar matplotlib.pyplot como plt
plt.rcparams ["figura.figSize "] = [10.5, 6.68]
plt.rcparams ["figura.AUTOLAYOUT "] = verdadeiro
Fig, (AX1, AX2) = PLT.subparcelas (nRows = 2)
ax3 = fig.add_subplot (555, zorder = -8)
Para _, espinha em AX3.espinhos.Unid():
coluna.set_visible (false)
AX3.tick_params (Labelleft = false, LabelBottom = false, esquerda = false, direita = false)
AX3.get_shared_x_axes ().JONE (AX3, AX1)
AX3.grade (axis = "x")
AX1.grade()
AX2.grade()
plt.mostrar()

Melhoramos o espaçamento entre e em toda a subparcela e o tamanho gráfico. Para usar a técnica de subparcelas (), criamos um gráfico e uma série de subparcelas. Em seguida, criamos uma subtrama no gráfico original e ocultamos a transparência da coluna. Desative os identificadores A3. Além disso, ajustamos o eixo x conforme necessário. Agora, configure os segmentos de linha em A1, A2 e A3. Por fim, utilizamos a função show () para apresentar o visual. A saída para o código descrito acima pode ser visto na imagem citada abaixo.

Integração de linhas de grade em um gráfico

O método Grid () no pacote PyPlot de Matplotlib insere uma linha de grade em um gráfico. A imagem abaixo ilustra como utilizar o PyPlot.grade () para aplicar uma grade a um gráfico. O código para esta ilustração está afixado abaixo.

importar matplotlib.pyplot como plt
importar numpy como np
x = np.Array ([5, 25])
y = np.Array ([20, 100])
plt.trama (x, y)
plt.título ('figura')
plt.xlabel ("x")
plt.ylabel ("y"
plt.grade()
plt.mostrar()

Estamos usando a biblioteca MatPlot para integrar o componente PyPlot. A biblioteca Numpy está então incluída. Pelo uso do Numpy.Função de Array (), construímos uma matriz com variável x. Em seguida, o Numpy.Método Array () é usado para criar uma nova matriz com variável y.

Com a ajuda do pyplot.função plot (), desenhamos y versus x. Então nós utilizamos o pyplot.Title () Função em que fornecemos nosso gráfico com o rótulo 'Figura.'O Pyplot.O recurso xlabel () é aplicado e, por esta função, também rotulamos o eixo x da nossa figura com a tag 'X.'

Além disso, utilizamos o UpyPlot.ylabel () função para marcar o eixo y da nossa figura com a letra 'y.'O Pyplot.o método grid () está sendo usado para inserir uma grade no gráfico. Por fim, o Pyplot.Mostrar () Função é aplicada que exibe nosso gráfico. A saída para o código descrito acima pode ser visto na imagem citada abaixo.

Conclusão

Neste artigo, primeiro vemos como inserir uma grade em um gráfico em matplotlib. Em seguida, discutimos a função da grade (). Poderíamos efetivamente fazer grades com o método da grade () e depois podemos configurá -los com os vários parâmetros fornecidos. Para melhorar o apelo visual de nossa trama, devemos trabalhar com novos projetos de linhas de grade, tons e larguras. Ele mostra o gráfico com grades que são definidas de acordo com a dispersão dos carrapatos. Podemos ajustar o espaçamento da grade, alterando a frequência do carrapato.