AxesSubplot を Matplotlib Figure から独立して作成および使用するにはどうすればよいですか?
Matplotlib での AxesSubplot の独立した作成と統合
Matplotlib では、AxesSubplot オブジェクトの作成と Figure インスタンスへの追加は通常、Figure を使用して実行されます。 .add_subplot メソッド。ただし、複数の Figure インスタンスでの利用を容易にするために、Figure から独立した AxesSubplot のようなオブジェクトを確立したいという要望が生じる場合があります。
解決策
AxesSubplot と Figure の作成を分離する確かに実現可能です。次の 2 つの主なアプローチを採用できます。
1. AxesSubplot インスタンスを関数の引数として渡す
- AxesSubplot インスタンスを引数として受け入れる関数を作成します。
- 関数内で、渡された AxesSubplot で操作を実行します。
2.既存の Figure への AxesSubplot の追加
- AxesSubplot インスタンスを作成します。
- axes.append を使用して AxesSubplot インスタンスを Figure インスタンスに追加します
例
2 番目のアプローチを説明するために、指定された上にグラフをプロットする関数を作成できます。 AxesSubplot:
def plot_axes(ax, fig=None, geometry=(1,1,1)): if fig is None: fig = plt.figure() if ax.get_geometry() != geometry : ax.change_geometry(*geometry) ax = fig.axes.append(ax) return fig
使用法
- Figure とは独立して AxesSubplot を作成します。
- plot_axes 関数を使用して、作成された AxesSubplot を Figure に追加しますオプションのカスタマイズを備えたインスタンス (例:
独立した AxesSubplot 作成の利点
- Figure インスタンス全体で AxesSubplot を管理および再利用する際の柔軟性が向上します。
- 一般的なプロット用の再利用可能なコード
- 簡素化されたプロット ワークフロー。
これらの手法を採用すると、Figure とは独立して AxesSubplot を作成および利用できるようになり、Matplotlib プロット ルーチンの柔軟性と利便性が向上します。
以上がAxesSubplot を Matplotlib Figure から独立して作成および使用するにはどうすればよいですか?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。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

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。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

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、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。
