Matplotlib は不連続な X 軸を効果的に作成できますか?
Matplotlib は不連続軸を作成できますか?
複雑な情報を効果的に表示するには、カスタマイズされたデータの視覚化が不可欠です。 Matplotlib では、単調な傾向を打破して顕著な変化を強調するために、X 軸に不連続性を作成するのが一般的なシナリオです。 Matplotlib には不連続性に対するネイティブ サポートがありませんが、この効果を達成するための回避策は存在します。
オプションの探索
Paul の賢い方法では、軸の変換を変更し、余分な線を使用して錯覚を作成します。不連続性の。ただし、サブプロットを利用したより単純なアプローチにより、読みやすさと明瞭さが保証されます。
サブプロット ソリューション
matplotlib のソース コードの例で示されているように、2 つのサブプロットを作成してそれらを共有できます。 y 軸。各サブプロットは、不連続性を表す空白セクションを使用して、さまざまな範囲のデータを表示できます。重要なのは、共有スパインを非表示にし、サブプロット間の間隔を調整すると、効果が向上します。
カスタム斜線
より視覚的に魅力的な不連続性を得るには、斜線を追加できます。 // 探している効果を模倣します。軸座標を利用すると、適切な変換を使用してこれらの線を各サブプロットの隅に配置できます。これらの線は動的に維持され、サブプロットの間隔の変化に合わせて調整され、視覚的に素晴らしい中断を作成します。
結論
サブプロットと巧妙な線の調整を創造的に使用することで、簡単に次のことができます。 Matplotlib グラフに不連続性の錯覚を作成します。カスタム変換を選択するか、より単純なサブプロット アプローチを選択するかにかかわらず、これらの方法を使用すると、データを正確かつ効果的に視覚的に表現できます。
以上がMatplotlib は不連続な X 軸を効果的に作成できますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
