plt gca что это

Matplotlib GCA в Python Объяснен примерами

Функция Matplotlib GCA() используется для получения текущего экземпляра Axes на текущем рисунке, соответствующего заданному ключевому слову args, или для его создания.

Matplotlib GCA в Python Объяснен примерами

Привет, кодеры!! В этом посте мы узнаем о Matplotlib GCA в Python. Мы рассмотрим несколько примеров, чтобы сделать нашу концепцию ясной и увидеть ее использование и применение.

Функция Matplotlib.pyplot.gca() в Python:

Matplotlib-это встроенная библиотека, доступная в Python. По сути, это численное и математическое расширение библиотеки NumPy Python. Pyplot – это MATLAB-подобный интерфейс, предоставляемый модулем matplotlib. Функция GCA() используется для получения текущего экземпляра Axes на текущей фигуре, соответствующего заданному ключевому слову args, или для его создания.

Синтаксис:

Параметры:

Возвращаемое значение:

Как Matplotlib GCA работает внутренне?

GCA расшифровывается как “получить текущие оси”.

Здесь “Ток” означает, что он обеспечивает дескриптор для последних активных осей. Если осей еще нет, то они будут созданы. Если вы создаете два подзаголовка, то подзаголовок, созданный последним, является текущим.

Иллюстрированные Примеры:

Выход:

Как мы видим, в этом примере мы использовали метод matplotlib gca() для получения экземпляра текущей оси.

Выход:

Давайте сначала разберемся в различных модулях, которые мы импортировали для нашего кода. Мы уже знаем о matplotlib и модуле NumPy. Модуль gridspec используется для настройки макетов фигур. Метод make_axes_locatable() берет существующие оси, создает для них разделитель и возвращает экземпляр класса AxesLocator.

Мы создали данные с помощью метода np.arange (). Затем мы использовали метод imshow() для отображения наших данных в виде изображений. Затем мы использовали make_axes_locatable() для настройки макета и метод gca() для получения экземпляра текущих осей. Метод append_axes() используется для создания новых осей на заданной стороне исходных осей.

Matplotlib gca 3d проекция:

Выход:

Как вы можете видеть, здесь мы сделали 3D-проекцию наших данных с помощью matplotlib GCA. Мы создали наши данные с помощью модуля NumPy. Затем мы использовали метод gca() с 3D-проекцией, чтобы получить желаемый результат.

Разница между Matplotlib gca и gcf:

Также читайте: Как очистить участок в Matplotlib С помощью метода clear()

Вывод: Matplotlib GCA

На этом мы заканчиваем нашу статью. Мы узнали о методе GCA (), о том, как он работает, а также увидели иллюстрированные примеры, чтобы прояснить нашу концепцию.

Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.

Источник

Построение графиков в Python при помощи Matplotlib

Картиной можно выразить тысячу слов. В случае с библиотекой Python matplotlib, к счастью, понадобится намного меньше слов в коде для создания качественных графиков.

Однако, matplotlib это еще и массивная библиотека, и создание графика, который будет выглядеть «просто, нормально» обычно проходит через путь проб и ошибок. Использование однострочных линий для создания базовых графиков в matplotlib – весьма просто, но умело пользоваться остальными 98% библиотеки может быть сложно.

Эта статья – руководство для пользователей Python на начальном-среднем уровне по matplotlib, с использованием как теории, так и практических примеров. Обучение по практическим примерам может быть очень продуктивным, и дает возможность получить представление даже на поверхностном уровне понимания внутренней работы и макета библиотеки.

Что мы рассмотрим?

Эта статья подразумевает, что пользователь имеет хотя-бы минимальное представление о NumPy. Мы в основном будем пользоваться модулем numpy.random для создания «игрушечных» данных, рисовать примеры из различных статистических источников.

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

Если у вас еще не установлен matplotlib, рекомендуем ознакомиться с руководством по установке, перед тем как продолжить.

Почему Matplotlib может быть сложным?

Изучение matplotlib временами может быть тяжелым процессом. Проблема не в нехватке документации (которая весьма обширная, между прочим). Сложности могут возникнуть со следующим:

Так что, перед тем как мы перейдем к сложным примерам, не помешает освоить корневые концепции дизайна matplotlib.

Pylab: что это и нужно ли мне это?

Немножко истории: Нейробиолог Джон Д. Хантер начал разрабатывать matplotlib в 2003 году, в основном вдохновляясь эмуляцией команд программного обеспечения Mathworks MATLAB. Джон отошел в мир иной трагически рано, в возрасте 44 лет в 2012 году, и matplotlib на сегодняшний день является целиком и полностью продуктом сообщества: развивается и поддерживается множеством людей. (Джон говорил об эволюции matplotlib на конференции SciPy в 2012, которую однозначно стоит посмотреть.)

Одной из важных особенностей MATLAB является его глобальный стиль. Концепция импорта Python не сильно используется в MATLAB, и большинство функций MATLAB легко доступны для пользователя на верхнем уровне.

Заказать свой собственный уникальный номер можно от Сим-Трейд.ру. Быстрая доставка в день заказа и красивые номера начиная от 300 руб. с выгодным тарифным планом. Свой уникальный номер это хороший признак для введения бизнеса с момента первого звонка.

Понимание того, что корни matplotlib растут из MATLAB, помогает объяснить существование pylab. pylab – это модуль внутри библиотеки matplotlib, который был встроен для подражания общего стиля MATLAB. Он существует только для внесения ряда функций классов из NumPy и matplotlib в пространство имен, что упрощает переход пользователей MATLAB, которые не сталкивались с необходимостью в операторах импорта. Бывшие пользователи MATLAB (которые очень хорошие люди, обещаем!) полюбили его функционал, потому что при помощи from pylab import * они могут просто вызывать plot() или array() напрямую также, как они это делали в MATLAB.

Проблема здесь может быть очевидной для некоторых пользователей Python: использование from pylab import * в сессии или скрипте – как правило, плохая идея. Matplotlib сегодня прямым текстом рекомендуют не делать этого в своих руководствах:

[pylab] все еще существует по историческим причинам, но его использование не рекомендуется. Он перегружает пространства имен функциями, которые оттеняют надстройки Python и может привести к скрытым багам. Для получения интеграции IPython без использования импортов, рекомендуется использовать %matplotlib.

В глубине своей, существует целая тонна потенциально конфликтных импортов, замаскированных в коротком источнике pylab. Фактически, использование ipython —pylab (из терминала или командной строки) или %pylab (из инструментов IPython/Jupyter) легко вызывает from pylab import *

Суть в том, что matplotlib забросили этот удобный модуль и рекомендуют не использовать pylab, подтверждая ключевое правило Python – явное лучше, чем неявное.

Без необходимости в использовании pylab, мы всегда можем обойтись всего одним каноничным импортом:

Источник

Окончательное Руководство По Установке Соотношения Сторон в Matplotlib

Привет гики и добро пожаловать в этой статье мы рассмотрим соотношение сторон Matplotlib. Наряду с этим мы смотрим на его синтаксис, какая разница

Окончательное Руководство По Установке Соотношения Сторон в Matplotlib

Привет гики и добро пожаловать в этой статье мы рассмотрим соотношение сторон Matplotlib. Наряду с этим мы рассмотрим его синтаксис, какое значение он имеет для графа. Для этого мы рассмотрим несколько примеров. Но сначала давайте попробуем составить общий обзор функции.

Соотношение сторон, как правило, означает отношение высоты к ширине изображения или экрана. Например, соотношение 1:1 дает нам квадрат. Поскольку мы знаем о том, что Matplotlib является библиотекой построения графиков Python. Таким образом, в данном конкретном случае соотношение сторон становится отношением оси Y к оси X. Всего в Matplotlib существует 4 системы координат, которые представляют собой данные, оси, фигуры и дисплей. В следующем разделе рассмотрим синтаксис функции, которая поможет изменить соотношение сторон.

Синтаксис

Это общий синтаксис нашей функции. С ним связано несколько параметров, которые мы рассмотрим в следующем разделе.

Параметр

Этот параметр может быть автоматическим или равным. В случае auto он автоматически заполняет прямоугольник данными. Если используется equal, то в этом случае происходит то же самое масштабирование от данных к графику. Когда мы используем, это даст результаты, аналогичные.

По умолчанию это none. Но в случае, если он не равен ни одному, он отвечает за принятие решения о том, какой параметр должен быть скорректирован, чтобы соответствовать новому аспекту.

По умолчанию это none. Но в случае, если он не равен ни одному, он отвечает за принятие решения о том, какой параметр должен быть скорректирован, чтобы соответствовать новому аспекту.

Это решает, где будут нарисованы оси, если есть какое-либо дополнительное пространство из-за ограничений аспекта.

Пример

Как мы уже сделали со всей теоретической частью, связанной с соотношением сторон Matplotlib. В этом разделе мы рассмотрим, как работает эта функция и как она влияет на выходные данные. Для того чтобы сделать это сначала, нам нужно закодировать простой сюжет.

Мы создали простой сюжет matplotlib. Теперь следующая цель-изменить вышеуказанное соотношение сторон графики. Давайте посмотрим, как мы можем это сделать.

Здесь вы можете видеть, что мы успешно выполнили изменение соотношения сторон. Не будем ходить строчка за строчкой и разбираться, как это было сделано. Первое дело-построить график, после чего мы использовали метод “gca”. Этот метод, в частности, используется для выбора текущих полярных осей. После чего мы использовали наш параметр аспекта. В конце концов, мы видим разницу между 2 графиками.

Мы также можем использовать любой из параметров, описанных выше. Позволь нам

Здесь мы использовали регулируемый параметр. Мы можем остановить разницу, которую он создает по сравнению с исходным сюжетом. Главное, на что следует обратить внимание, – это то, что даже после всех внесенных нами изменений основное содержание сюжета остается неизменным.

Квадратное соотношение сторон

Соотношение сторон 3D-графика

Выше мы можем успешно закодировать 3d-график. Сюжет представляет собой смесь функций греха и загара. Чтобы получить 3d-проекцию, мы указали ее в 3d. Теперь давайте посмотрим, как мы можем различать соотношение сторон этого сюжета.

Здесь, выше, мы видим, что мы успешно изменили соотношение сторон сюжета. Чтобы изменить соотношение сторон, мы использовали функцию NumPy “ptp.” Это означает диапазон значений от пика до пика от минимума до максимума.

Соотношение сторон изображения

Выше мы успешно создали изображение с помощью функции NumPy. Затем отобразите его с помощью функции imshow. Чтобы изменить соотношение сторон, нам нужно добавить один комментарий в программу, как показано ниже.

Ограничьте соотношение сторон

В constrain the aspect ratio существует шесть основных типов параметров. (Масштабированный, Равный, плотный, автоматический, изображение, квадрат). Эти параметры можно настроить с помощью метода plt axis (). Мы увидим каждый из них в деталях один за другим. Мы будем использовать один и тот же график зависимости времени от напряжения от всех условий.

Этот параметр одинаково масштабирует обе оси. Это означает, что вы можете нарисовать идеальный круг в своем графическом поле. Все точки данных выбросов будут масштабированы соответствующим образом, чтобы показать их.

Этот параметр изменяет границы осей, чтобы выровнять оба масштабирования. Вместо масштаба нам нужно использовать его в равной степени в нашем коде, чтобы получить все это.

Этот параметр отключает автоматическое масштабирование и устанавливает ограничение, чтобы вы могли просматривать все точки на ваших графиках. Он также включает в себя выбросы. Чтобы получить это, нам нужно сделать небольшое изменение, как показано ниже.

Этот параметр автоматически масштабирует обе оси. Чтобы получить это, нам нужно сделать небольшое изменение, как показано ниже.

Этот параметр масштабируется таким образом, что ваши ограничения данных равны ограничениям оси. Чтобы получить это, нам нужно сделать небольшое изменение, как показано ниже.

Этот параметр заставляет участок становиться квадратным. Это означает, что оба

Также Читайте

Вывод

В этой статье мы рассмотрели соотношение сторон Matplotlib. Мы рассмотрели синтаксис, а также различные параметры, связанные с ним. Мы также попытались углубить наше понимание, обратившись к нескольким примерам. В конце концов, можно сделать вывод, что нужно изменить соотношение сторон сюжета. Мы можем использовать функцию “.set _axes().”

Надеюсь, эта статья смогла развеять все сомнения. Но если у вас есть какие-либо нерешенные вопросы, не стесняйтесь писать их ниже в разделе комментариев. Прочитав это, почему бы не прочитать о tempfile дальше.

Источник

Типы графиков в matplotlib / plt 3

В прошлых материалах вы встречали примеры, демонстрирующие архитектуру библиотеки matplotlib. После знакомства с основными графическими элементами для графиков время рассмотреть примеры разных типов графиков, начиная с самых распространенных, таких как линейные графики, гистограммы и круговые диаграммы, и заканчивая более сложными, но все равно часто используемыми.

Поскольку визуализация — основная цель библиотеки, то этот раздел является очень важным. Умение выбрать правильный тип графика является фундаментальным навыком, ведь неправильная репрезентация может привести к тому, что данные, полученные в результате качественного анализа данных, будет интерпретированы неверно.

Для выполнения кода импортируйте pyplot и numpy

Линейные графики

Линейные графики являются самыми простыми из всех. Такой график — это последовательность точек данных на линии. Каждая точка состоит из пары значений (x, y), которые перенесены на график в соответствии с масштабами осей (x и y).

В качестве примера можно вывести точки, сгенерированные математической функцией. Возьмем такую: y = sin (3 * x) / x

Этот пример можно расширить для демонстрации семейства функций, например, такого (с разными значениями n ):

Как можно увидеть на изображении, каждой линии автоматически присваивается свой цвет. При этом все графики представлены в одном масштабе. Это значит, что точки данных связаны с одними и теми же осями x и y. Вот почему каждый вызов функции plot() учитывает предыдущие вызовы, так что объект Figure применяет изменения с учетом прошлых команд еще до вывода (для вывода используется show() ).

Как уже говорилось в прошлых в разделах, вне зависимости от настроек по умолчанию можно выбрать тип начертания, цвет и так далее. Третьим аргументом функции plot() можно указать коды цветов, типы линий и все этой в одной строке. Также можно использовать два именованных аргумента отдельно: color — для цвета и linestyle — для типа линии.

Пока что на всех рассмотренных графиках оси x и y изображались на краях объекта Figure (по границе рамки). Но их же можно провести так, чтобы они пересекались — то есть, получит декартову система координат.

Теперь график будет состоять из двух пересекающихся в центре осей, который представляет собой начало декартовой системы координат.

В итоге этот код сгенерирует график с математической формулой предела, представленной точкой, на которую указывает стрелка.

Линейные графики с pandas

Рассмотрим более практический и приближенный к анализу данных пример. С ним будет видно, насколько просто использовать библиотеку matplotlib для объектов Dataframe из библиотеки pandas. Визуализация данных в виде линейного графика — максимально простая задача. Достаточно передать объект в качестве аргумента функции plot() для получения графика с несколькими линиями.

Гистограммы

Столбчатые диаграммы

Всего нескольких строк кода достаточно для получения такой столбчатой диаграммы.

Результат — следующая столбчатая диаграмма с колонками погрешностей.

Горизонтальные столбчатые диаграммы

Многорядные столбчатые диаграммы

Как и линейные графики, столбчатые диаграммы широко используются для одновременного отображения больших наборов данных. Но в случае с многорядными работает особая структура. До сих пор во всех примерах определялись последовательности индексов, каждый из которых соответствует столбцу, относящемуся к оси x. Индексы представляют собой и категории. В таком случае столбцов, которые относятся к одной и той же категории, даже больше.

Один из способов решения этой проблемы — разделение пространства индекса (для удобства его ширина равна 1) на то количество столбцов, которые к нему относятся. Также рекомендуется добавлять пустое пространство, которое будет выступать пропусками между категориями.

Многорядные столбчатые диаграммы с Dataframe из pandas

Но для еще большего контроля (или просто при необходимости) можно брать части Dataframe в виде массивов NumPy и описывать их так, как в предыдущем примере. Для этого каждый нужно передать в качестве аргумента функциям matplotlib.

Многорядные сложенные столбчатые графики

Еще один способ представления многорядного столбчатого графика — сложенная форма, где каждый столбец установлен поверх другого. Это особенно полезно в том случае, когда нужно показать общее значение суммы всех столбцов.

Сложенные столбчатые графики с Dataframe из padans

Другие представления столбчатых графиков

Круговая диаграмма

Даже для нее нужно передать основной аргумент, представляющий собой список значений. Пусть это будут проценты (где максимально значение — 100), но это может быть любое значение. А уже сама функция определит, сколько будет занимать каждое значение.

А чтобы диаграмма была идеально круглой, необходимо в конце добавить функцию axix() со строкой equal в качестве аргумента. Результатом будет такая диаграмма.

Круговые диаграммы с Dataframe из pandas

Источник

Matplotlib GCA in Python Explained with Examples

Hello coders!! In this post, we will learn about Matplotlib GCA in Python. We will see some examples to make our concept clear and see its uses and applications.

Matplotlib.pyplot.gca() Function in Python:

Matplotlib is an in-built library available in Python. It is essentially a numerical and mathematical extension of Python’s NumPy library. Pyplot is a MATLAB like interface provided by the matplotlib module. The GCA() function is used to get the current Axes instance on the current figure matching the given keyword args or create one.

Synatx:

Parameters:

Return Value:

How does Matplotlib GCA work internally?

GCA stands for “get current axes”.

Here, “Current” means that it provides a handle to the last active axes. If there are no axes yet, axes will be created. If you create two subplots, then the subplot that is created last is the current one.

Illustrated Examples:

Output:

As we can see, in this example, we have used the matplotlib gca() method to get the instance of the current axis.

Output:

Let us first understand the different modules that we have imported for our code. We already know about the matplotlib and the NumPy module. The gridspec module is used to customize the figure layouts. The make_axes_locatable() method takes existing axes, creates a divider for them, and returns an instance of the AxesLocator class.

We have created the data using the np.arange() method. Then we used the imshow() method to display our data as images. We then used the make_axes_locatable() to customize the layout and the gca() method to get the instance of the current axes. The append_axes() method is used to create new axes on a given side of the original axes.

Matplotlib gca 3d Projection:

Output:

As you can see, here we have made a 3D projection of our data using the matplotlib GCA. We created our data using the NumPy module. We then used the gca() method with 3D projection to get the desired result.

Difference Between Matplotlib gca and gcf:

Conclusion: Matplotlib GCA

With this, we come to an end with this article. We learned about the GCA() method, how it works and we also saw illustrated examples to make our concept clear.

However, if you have any doubts or questions, do let me know in the comment section below. I will try to help you as soon as possible.

Источник