Einführung
Matplotlib ist eine leistungsstarke Datenvisualisierungsbibliothek in Python. Es bietet eine Vielzahl von Diagrammen und Grafiken, um Daten auf sinnvolle Weise zu visualisieren. In diesem Lab werden wir lernen, wie man innerhalb der Hauptdiagrammachsen Einfachachsen mit fig.add_axes in Matplotlib erstellt.
VM-Tipps
Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.
Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.
Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.
Importieren der erforderlichen Bibliotheken
Wir beginnen mit dem Importieren der erforderlichen Bibliotheken, die Matplotlib und NumPy einschließen.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
Daten generieren
In diesem Schritt generieren wir einige Daten, die wir für das Diagramm verwenden werden. Wir werden eine Gaußsche gefärbte Störung mit der convolve-Funktion von NumPy erstellen und sie mit Matplotlib darstellen.
np.random.seed(19680801)
dt = 0.001
t = np.arange(0.0, 10.0, dt)
r = np.exp(-t[:1000] / 0.05)
x = np.random.randn(len(t))
s = np.convolve(x, r)[:len(x)] * dt
fig, main_ax = plt.subplots()
main_ax.plot(t, s)
Grenzen und Beschriftungen festlegen
In diesem Schritt legen wir die Grenzen und die Beschriftungen für die Hauptdiagrammachsen fest.
main_ax.set_xlim(0, 1)
main_ax.set_ylim(1.1 * np.min(s), 2 * np.max(s))
main_ax.set_xlabel('time (s)')
main_ax.set_ylabel('current (nA)')
main_ax.set_title('Gaussian colored noise')
Einfachachsen erstellen
In diesem Schritt erstellen wir zwei Einfachachsen innerhalb der Hauptdiagrammachsen mit fig.add_axes. Eine wird ein Histogramm der Daten anzeigen, und die andere wird die Impulsantwort anzeigen.
## Create right inset axes
right_inset_ax = fig.add_axes([.65,.6,.2,.2], facecolor='k')
right_inset_ax.hist(s, 400, density=True)
right_inset_ax.set(title='Wahrscheinlichkeit', xticks=[], yticks=[])
## Create left inset axes
left_inset_ax = fig.add_axes([.2,.6,.2,.2], facecolor='k')
left_inset_ax.plot(t[:len(r)], r)
left_inset_ax.set(title='Impulsantwort', xlim=(0,.2), xticks=[], yticks=[])
Zeige das Diagramm an
In diesem Schritt zeigen wir das Diagramm mit der plt.show()-Funktion an.
plt.show()
Zusammenfassung
In diesem Lab haben wir gelernt, wie man in Matplotlib mit fig.add_axes Einfachachsen innerhalb der Hauptdiagrammachsen erstellt. Wir haben Daten generiert, Grenzen und Beschriftungen festgelegt, zwei Einfachachsen erstellt und das Diagramm angezeigt. Diese Technik kann nützlich sein, wenn wir einen bestimmten Bereich des Diagramms vergrößern möchten oder zusätzliche Informationen zu den Daten anzeigen möchten.