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Python Matplotlibでサブプロットとimshowを使用するときに、白い境界線を削除します


subplotとimshow()を使用するときに白い境界線を削除するには、次の手順を実行できます-

  • 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。
  • numpyを使用してランダムなデータポイントを作成します。
  • データのサイズを取得します。
  • 図のサイズをインチで設定します。
  • ほとんどのfigure要素を含むAxesインスタンスを取得します。
  • 軸をオフにします。
  • 図に軸を追加します。
  • データを画像として、つまり2Dの通常のラスターに表示します。
  • 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

data = np.random.randint(0, 50, (50, 50))
sizes = np.shape(data)

fig = plt.figure()
fig.set_size_inches(1. * sizes[0] / sizes[1], 1, forward=False)

ax = plt.Axes(fig, [0., 0., 1., 1.])
ax.set_axis_off()

fig.add_axes(ax)
ax.imshow(data)

plt.show()

出力

次の出力が生成されます

Python Matplotlibでサブプロットとimshowを使用するときに、白い境界線を削除します Python Matplotlibでサブプロットとimshowを使用するときに、白い境界線を削除します


  1. 任意のデータを使用してMatplotlibで4Dプロットを作成するにはどうすればよいですか?

    4Dプロットを作成するために、x、y、z、およびcの標準データポイントを作成できます。新しいフィギュアを作成するか、既存のフィギュアをアクティブにします。 ステップ figure()を使用する フィギュアを作成する、または既存のフィギュアをアクティブ化する方法。 サブプロット配置の一部として図を追加します。 numpyを使用してx、y、z、cのデータポイントを作成します。 散布図を使用して散布図を作成します メソッド。 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。 例 from matplotlib import pyplot as plt im

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    Matplotlibは、データの視覚化に使用される人気のあるPythonパッケージです。 データを視覚化することは、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。 定量的な洞察を聴衆に効果的に伝えるのに役立ちます。 Matplotlibは、データを使用して2次元プロットを作成するために使用されます。 Pythonアプリケーションにプロットを埋め込むのに役立つオブジェクト指向APIが付属しています。 Matplotlibは、IPythonシェル、Jupyterノートブック、SpyderIDEなどで使用できま