Введение
В визуализации данных важно иметь четкие и правильно выровненные метки для осей x и y. Matplotlib предоставляет несколько функций для правильного выравнивания этих меток. В этом практическом занятии мы будем использовать функции align_xlabels и align_ylabels для выравнивания меток в нашем графике.
Советы по работе с ВМ
После запуска виртуальной машины кликните в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook загрузится. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.
Импорт библиотек
Начнем с импорта необходимых библиотек для нашего графика.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.gridspec as gridspec
Создание графика
Далее мы создадим график с правильно подписанными осями.
fig = plt.figure(tight_layout=True)
gs = gridspec.GridSpec(2, 2)
ax = fig.add_subplot(gs[0, :])
ax.plot(np.arange(0, 1e6, 1000))
ax.set_ylabel('YLabel0')
ax.set_xlabel('XLabel0')
for i in range(2):
ax = fig.add_subplot(gs[1, i])
ax.plot(np.arange(1., 0., -0.1) * 2000., np.arange(1., 0., -0.1))
ax.set_ylabel('YLabel1 %d' % i)
ax.set_xlabel('XLabel1 %d' % i)
if i == 0:
ax.tick_params(axis='x', rotation=55)
Выравнивание меток
Теперь мы будем использовать функции align_xlabels и align_ylabels для правильного выравнивания меток. Альтернативно, мы можем использовать функцию align_labels, чтобы сделать это за один раз.
fig.align_labels() ## то же, что и fig.align_xlabels(); fig.align_ylabels()
Отображение графика
Наконец, мы будем отображать график с использованием функции show.
plt.show()
Резюме
В этом практическом занятии мы узнали, как выравнивать метки в графике Matplotlib с использованием функций align_xlabels и align_ylabels. Мы также узнали, как использовать функцию align_labels для одновременного выравнивания обеих меток. Правильно выровненные метки делают наши графики легче читать и понимать, и являются важным аспектом эффективной визуализации данных.