Основные и вторичные деления шкалы в Matplotlib

Введение

В графике Matplotlib деления шкалы используются для отметки позиции точек данных на оси. Основные деления шкалы - это большие деления, обозначающие значения точек данных, а вторичные деления шкалы - это меньшие деления, размещаемые между основными делениями. В этом руководстве показано, как использовать основные и вторичные деления шкалы в Matplotlib.

Советы по работе с ВМ

После завершения запуска ВМ щелкните в верхнем левом углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами при обучении, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Skills Graph

Импортируем необходимые библиотеки и создаем данные

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## Create data
t = np.arange(0.0, 100.0, 0.1)
s = np.sin(0.1 * np.pi * t) * np.exp(-t * 0.01)

Сначала мы импортируем необходимые библиотеки, то есть Matplotlib и NumPy. Затем мы создаем данные для построения графика. В этом примере мы создаем numpy-массив "t" и вычисляем другой numpy-массив "s" с использованием t.

Построим график для данных

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t, s)

Далее мы создаем объект Figure и оси и строим график для данных на оси.

Зададим основные и вторичные делители

## Set the major locator
ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(20))
## Set the major formatter
ax.xaxis.set_major_formatter('{x:.0f}')
## Set the minor locator
ax.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(5))

Здесь мы задаем основные делители, чтобы деления шкалы располагались через каждые 20 единиц, задаем форматтер для основных делений, чтобы эти деления были помечены с использованием формата ".0f", и задаем вторичные делители, чтобы деления шкалы располагались через каждые 5 единиц.

Отобразим график

plt.show()

Наконец, мы отображаем график.

Автоматическое определение делений для основных и вторичных делений шкалы

## Create data
t = np.arange(0.0, 100.0, 0.01)
s = np.sin(2 * np.pi * t) * np.exp(-t * 0.01)

## Plot the data
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t, s)

## Set the minor locator
ax.xaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator())

## Set the tick parameters
ax.tick_params(which='both', width=2)
ax.tick_params(which='major', length=7)
ax.tick_params(which='minor', length=4, color='r')

## Display the plot
plt.show()

В этом шаге мы создаем новые данные и строим график для них. Затем мы задаем вторичный делитель шкалы для автоматического определения количества вторичных делений. После этого мы задаем параметры делений шкалы, то есть ширину и длину делений и их цвет, как для основных, так и для вторичных делений. Наконец, мы отображаем график.

Резюме

В этом руководстве показано, как использовать основные и вторичные деления шкалы в Matplotlib. Мы узнали, как задавать основные и вторичные делители и форматтеры, а также как автоматически определять количество вторичных делений. Мы также увидели, как задавать параметры делений шкалы, то есть ширину и длину делений и их цвет.