Matplotlib Plot Sharing

Einführung

Wenn Sie mehrere Diagramme erstellen, die eine gemeinsame Achse teilen, möchten Sie möglicherweise sicherstellen, dass sich die anderen Diagramme auch aktualisieren, wenn Sie in einem Diagramm zoomen oder auszoomen. In diesem Lab werden wir untersuchen, wie Sie die Attribute sharex und sharey in Matplotlib verwenden, um Diagramme zu erstellen, die eine Achse teilen.

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 öffnen.

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 ab, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Importieren der erforderlichen Bibliotheken

Der erste Schritt besteht darin, die erforderlichen Bibliotheken zu importieren. In diesem Beispiel werden wir numpy und matplotlib verwenden.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Daten erstellen

Als nächstes müssen wir einige Daten zum Plotten erstellen. In diesem Beispiel werden wir zwei Datensätze erstellen: sin(2*pi*t) und sin(4*pi*t).

t = np.arange(0, 10, 0.01)

Erstellen des ersten Plots

Lassen Sie uns nun das erste Diagramm mit subplot erstellen. subplot nimmt drei Argumente: die Anzahl der Zeilen, die Anzahl der Spalten und die Diagrammnummer. In diesem Beispiel werden wir ein Diagramm mit 2 Zeilen und 1 Spalte (211) erstellen, was bedeutet, dass das erste Diagramm in der obersten Zeile sein wird.

ax1 = plt.subplot(211)
ax1.plot(t, np.sin(2*np.pi*t))

Erstellen des zweiten Plots

Als nächstes werden wir das zweite Diagramm erstellen. Wir werden erneut subplot verwenden, aber diesmal werden wir das Attribut sharex auf das erste Diagramm (ax1) setzen. Dadurch wird sichergestellt, dass das zweite Diagramm die gleiche x-Achse wie das erste Diagramm teilt.

ax2 = plt.subplot(212, sharex=ax1)
ax2.plot(t, np.sin(4*np.pi*t))

Zeigen der Plots

Schließlich können wir die Plots mit plt.show() anzeigen.

plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man die Attribute sharex und sharey in Matplotlib verwendet, um Plots zu erstellen, die eine gemeinsame Achse teilen. Dies ist nützlich, wenn man mehrere Plots erstellt, die die gleichen Daten aus unterschiedlichen Perspektiven darstellen. Indem wir die Achse teilen, können wir gewährleisten, dass die Plots bei Zoomen oder Verschieben synchron bleiben.