Контроль визуализации Matplotlib в Python

Введение

Matplotlib - это библиотека визуализации данных на Python, которая используется для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций на Python. Она предоставляет объектно-ориентированный API для встраивания графиков в приложения с использованием общих целевых GUI-инструментов, таких как Tkinter, wxPython, Qt или GTK. В этом лабе мы узнаем, как управлять пределами вида и прикрепленными краями в Matplotlib с использованием Python.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите 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 не загрузится полностью. 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.

Построение графиков с отступами

Метод margins() в Matplotlib можно использовать для установки отступов на графике вместо методов set_xlim() и set_ylim(). В этом шаге мы узнаем, как приближать и удалять границы области просмотра на графике с использованием метода margins() вместо методов set_xlim() и set_ylim().

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def f(t):
    return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)

t1 = np.arange(0.0, 3.0, 0.01)

## создать подграфик с отступами
ax1 = plt.subplot(212)
ax1.margins(0.05) ## по умолчанию отступ равен 0.05, значение 0 означает подгонку
ax1.plot(t1, f(t1))

## создать подграфик с расширенными отступами
ax2 = plt.subplot(221)
ax2.margins(2, 2) ## значения >0.0 расширяют область просмотра
ax2.plot(t1, f(t1))
ax2.set_title('Zoomed out')

## создать подграфик с приближенными отступами
ax3 = plt.subplot(222)
ax3.margins(x=0, y=-0.25) ## значения в (-0.5, 0.0) приближают область просмотра к центру
ax3.plot(t1, f(t1))
ax3.set_title('Zoomed in')

plt.show()

Прикрепленные края

Некоторые функции построения графиков в Matplotlib делают пределы осей "прикрепленными" или нечувствительными к методу margins(). Например, imshow() и pcolor() предполагают, что пользователь хочет, чтобы пределы были тесно вокруг пикселей, показанных на графике. Если такое поведение нежелательно, вам нужно установить use_sticky_edges в False. В этом шаге мы узнаем, как обойти прикрепленные края в Matplotlib.

## создать сетку
y, x = np.mgrid[:5, 1:6]

## определить координаты полигона
poly_coords = [
    (0.25, 2.75), (3.25, 2.75),
    (2.25, 0.75), (0.25, 0.75)
]

## создать подграфики
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2)

## использовать прикрепленные края для ax1 и отключить прикрепленные края для ax2
ax2.use_sticky_edges = False

## построить на обоих подграфиках
for ax, status in zip((ax1, ax2), ('Is', 'Is Not')):
    cells = ax.pcolor(x, y, x+y, cmap='inferno', shading='auto') ## sticky
    ax.add_patch(
        Polygon(poly_coords, color='forestgreen', alpha=0.5)
    ) ## not sticky
    ax.margins(x=0.1, y=0.05)
    ax.set_aspect('equal')
    ax.set_title(f'{status} Sticky')

plt.show()

Резюме

В этом лабе мы узнали, как управлять пределами вида и прикрепленными краями в Matplotlib с использованием Python. Мы узнали, как приближать и удалять границы области просмотра на графике с использованием метода margins() вместо методов set_xlim() и set_ylim(). Мы также узнали, как обойти прикрепленные края в Matplotlib с использованием свойства use_sticky_edges.