Jadual Kandungan
Menyingkap Hierarki Plot, Kapak dan Angka dalam Matplotlib
Teka-teki Matplotlib Plotting
Mentafsir Objek
Antara Muka plt: Fasad Mesra Pengguna
Menggambarkan Perbezaan
Pengesyoran untuk Penggunaan
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Matplotlib Diperjelaskan: Plot, Kapak dan Angka - Kaedah Mana Yang Perlu Anda Gunakan?

Matplotlib Diperjelaskan: Plot, Kapak dan Angka - Kaedah Mana Yang Perlu Anda Gunakan?

Oct 28, 2024 am 02:04 AM

  Matplotlib Made Clear: Plots, Axes, and Figures - Which Method Should You Use?

Menyingkap Hierarki Plot, Kapak dan Angka dalam Matplotlib

Teka-teki Matplotlib Plotting

Ramai pengaturcara bergelut untuk menguraikan kerumitan di sekeliling teknik yang berbeza untuk mencipta plot dalam Matplotlib. Konsep angka, paksi dan plot boleh mengelirukan, meninggalkan beberapa ketidakpastian tentang mekanisme asas. Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan perbezaan ini, memberikan pemahaman menyeluruh tentang peranan dan aplikasinya.

Mentafsir Objek

Pada teras Matplotlib terletak angka, yang mewakili kanvas di mana graf dilukis. Sama seperti kanvas lukisan, rajah menetapkan dimensi, warna latar belakang dan atribut lain. kapak adalah serupa dengan pisau Tentera Swiss, menawarkan alat untuk merancang, menghambur dan histogram. Berbilang paksi boleh berada dalam satu angka.

Antara Muka plt: Fasad Mesra Pengguna

Antara muka plt menyediakan kaedah yang dipermudahkan untuk mencipta angka dan paksi, pencerminan antara muka MATLAB™. Ia bertindak sebagai jambatan antara pengguna dan objek asas. Setiap perintah plt secara dalaman diterjemahkan ke dalam panggilan ke atas kaedah masing-masing bagi objek asas ini.

Menggambarkan Perbezaan

Mari kita mendalami tiga kaedah penciptaan plot yang anda berikan:

Kaedah Pertama (plt.plot):

Hanya menggunakan antara muka plt, kaedah ini mencipta satu paksi tunggal dalam satu angka. Walaupun cekap untuk penerokaan data pantas, fleksibilitinya adalah terhad.

Kaedah Kedua (plt.subplot):

Menggunakan kaedah kemudahan daripada plt ruang nama, kaedah ini memberikan nama kepada objek paksi. Walaupun ia menawarkan kawalan yang lebih besar ke atas atribut plot, ia masih mencipta satu paksi setiap angka.

Kaedah Ketiga (figure.add_subplot):

Pendekatan ini memintas plt kaedah kemudahan dan membuat instantiate terus angka menggunakan antara muka berorientasikan objek. Ia menyediakan penyesuaian dan kawalan yang lengkap, tetapi memerlukan tweaker manual untuk ciri interaktif.

Pengesyoran untuk Penggunaan

Untuk penerokaan data interaktif, kaedah plt.plot terdedah terbukti cekap. Untuk subplot yang kompleks, tersuai atau membenamkan Matplotlib dalam antara muka program, pendekatan berorientasikan objek lebih disukai.

Kesimpulannya, memahami hubungan antara plot, paksi dan rajah dalam Matplotlib adalah penting untuk penciptaan graf yang berkesan. Pilihan kaedah bergantung pada kes penggunaan khusus, dengan plt menawarkan kesederhanaan dan berorientasikan objek pengaturcaraan menyediakan penyesuaian dan fleksibiliti.

Atas ialah kandungan terperinci Matplotlib Diperjelaskan: Plot, Kapak dan Angka - Kaedah Mana Yang Perlu Anda Gunakan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1664
14
Tutorial PHP
1268
29
Tutorial C#
1246
24
Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Python vs C: Aplikasi dan kes penggunaan dibandingkan Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Python: Permainan, GUI, dan banyak lagi Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Rancangan Python 2 jam: Pendekatan yang realistik Apr 11, 2025 am 12:04 AM

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python: meneroka aplikasi utamanya Python: meneroka aplikasi utamanya Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

See all articles