Matplotlib tick_params
Use o método tick_params () e especifique a direção dos carrapatos:
Aqui, discutiremos como utilizar o método de tick-_params (), passando o parâmetro "direção" para especificar a direção dos carrapatos.
importar matplotlib.pyplot como pltimportar numpy como np
a = np.Arange (10, 30, 0.4)
b = np.pecado (a)
plt.enredo (a, b)
plt.xlabel ('x')
plt.ylabel ('y')
plt.tick_params (axis = 'ambos', direção = 'em')
plt.mostrar()
Antes de iniciar o código, importamos duas bibliotecas. O matplotlib.PyPlot Library é responsável pelas funções gráficas e funções de plotagem. Por outro lado, a biblioteca Numpy lida com diferentes valores numéricos. Em seguida, tomamos uma variável com o nome "A", que representa o conjunto de dados do eixo x. A variável "B" representa os conjuntos de dados do eixo y. Atribuímos uma matriz usando a função interna da biblioteca Numpy. Aqui, passamos alguns valores numéricos como os parâmetros desta função.
Além disso, utilizamos a função sin () da biblioteca Numpy e passamos a variável "A" que é o nosso eixo x para esta função. Em seguida, armazenamos o valor dessa função na variável "B". É assim que criamos conjuntos de dados do eixo y. Agora, chamamos um plot de método () que busca a biblioteca Matplotlib. E fornecemos conjuntos de dados de eixo x e eixo y para este método.
O método tem como objetivo plotar um gráfico com a ajuda de pontos de dados de ambos os eixos. Depois de desenhar o gráfico, definimos o rótulo do eixo x e Y pelo uso do PLT.Função de etiqueta (), respectivamente. Além disso, empregamos a função tick_params () responsável por mudar a aparência de carrapatos e etiquetas de carrapatos. Aqui, aplicamos esta função nos dois eixos e definimos a direção do carrapato. No final, chamamos o método show () usado para exibir o gráfico.
Ajuste a largura dos carrapatos:
Agora, vamos ver como ajustar a largura dos carrapatos no gráfico. Para esse fim, fornecemos o argumento de "largura" para a funcionalidade tick_params (). Além disso, especificamos o rabelismo de eixos aqui:
importar matplotlib.pyplot como pltimportar numpy como np
a = np.ARANGE (150)
b = np.pecado (a)
plt.enredo (a, b)
plt.xlabel ('x')
plt.ylabel ('y')
plt.tick_params (axis = 'y', largura = 20, rabelsize = 'xx-large')
plt.mostrar()
Primeiro de tudo, incluímos Matplotlib.Bibliotecas Pyplot e Numpy usadas para plotar os gráficos e realizar vários valores numéricos. Em seguida, inicializamos duas variáveis com os nomes "A" e "B", representando os conjuntos de dados do eixo x e do y. Aqui, o método providenciar () é utilizado para criar uma matriz na qual passamos valores numéricos.
Por outro lado, aplicamos a função sin () da biblioteca Numpy à segunda variável. Fornecemos o eixo x como seus parâmetros. Além disso, plotamos os valores no gráfico usando a função plot (). Também especificamos os rótulos de ambos os eixos aplicando o PLT.Método Label (). Além disso, vamos chamar o método tick_params (). Esta função é aplicada no eixo y. Por isso, definimos a largura dos “20” dos carrapatos no eixo y. E o tamanho da etiqueta do eixo y é ajustado aqui. Então, empregamos o PLT.Mostrar () Função para representar o gráfico.
Altere o ângulo de rotação para ticks de matplotlib:
Nesta etapa, modificaremos a rotação dos rótulos passando o parâmetro "Labelrotation" para o PLT.Método ticks_params (). Podemos ajustar os rótulos dos eixos em qualquer ângulo que selecionamos.
importar matplotlib.pyplot como pltimportar numpy como np
a = np.aleatório.Randint (500, tamanho = (100))
b = np.aleatório.Randint (340, tamanho = (100))
plt.dispersão (a, b)
plt.xlabel ('x')
plt.ylabel ('y')
plt.tick_params (eixo = 'ambos', LABELROTATION = 270)
plt.mostrar()
No início do código, integramos bibliotecas que estão sendo usadas para executar as operações necessárias. Então, tomamos variáveis com os nomes "A" e "B". Atribuímos valores diferentes nos parâmetros da função aleatória (). Esses valores são valores de conjuntos de dados do eixo x e y, como mostrado na saída.
Além disso, chamamos o PLT.função scatter () e é responsável por desenhar pontos aleatoriamente nos eixos x-y. Fornecemos conjuntos de dados do eixo x e do eixo como os parâmetros desta função. Agora, empregamos o PLT.Label () Função para rotular a planície X-Y para ambos os eixos. Além disso, utilizamos o método tick_params () e aplicamos essa função em ambos os eixos para gerenciar as perspectivas dos carrapatos do gráfico.
Aqui, definimos a rotação dos rótulos de ambos os eixos. Depois de tudo isso, temos que mostrar o gráfico.
Especifique a cor do rótulo:
Podemos ajustar a cor da etiqueta dos eixos em matplotlib. Para conseguir isso, fornecemos o parâmetro "LabelColor" para o PLT.Método ticks_params ().
importar matplotlib.pyplot como pltimportar numpy como np
a = [5, 10, 15, 20, 25, 30]
b = [5, 8, 12.5, 21, 24, 31]
plt.enredo (a, b)
plt.xlabel ('x')
plt.ylabel ('y')
plt.tick_params (axis = 'x', labelcolor = 'r')
plt.tick_params (axis = 'y', labelcolor = 'y')
plt.mostrar()
Aqui, apresentamos matplotlib.Bibliotecas Pyplot e Numpy que nos permitem criar gráficos e executar algumas funções numéricas. Em seguida, inicializamos duas matrizes com os nomes "A" e "B", respectivamente.
Enquanto isso, passamos alguns valores que se interceptam nos eixos x-y. Ao usar a função plot (), desenhamos uma linha em eixos x-y, como mostrado no gráfico. Na linha seguinte, definimos os rótulos no eixo x e no eixo y pelo uso do PLT.Função de etiqueta (). Além disso, utilizamos o método tick_params () que altera a cor dos rótulos do eixo x para vermelho e rótulos do eixo y para verde. Nós chamamos o PLT.Mostrar () Função para exibir o gráfico.
Conclusão:
Conversamos sobre como utilizar o método tick_params () em matplotlib. Podemos ajustar a direção e a largura dos carrapatos usando esta função. Além disso, vemos como definir a cor e o ângulo da rótulo da rotação dos carrapatos com a ajuda desta função. Esperamos que você tenha achado este artigo útil. Verifique os outros artigos de dica do Linux para obter mais dicas e tutoriais.