


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

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

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

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











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 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 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.

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

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 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 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 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.
