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Matplotlibでプロットの端とX軸の間の間隔を調整する


プロットの端とX軸の間の間隔を調整するには、 tight_layout()を使用できます。 現在の図の下部のパディングをメソッドまたは設定します。

  • 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xおよびyデータポイントを作成します。
  • plot()を使用してxおよびyデータポイントをプロットします メソッド。
  • 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

x = np.linspace(-2, 2, 100)
y = np.exp(x)
plt.plot(x, y, c='red', lw=1)
plt.show()

出力

Matplotlibでプロットの端とX軸の間の間隔を調整する


  1. Matplotlibのplt.showとcv2.imshowの違いは何ですか?

    imreadメソッドを呼び出すだけで、画像が多次元NumPy配列(それぞれRed、Green、Blueコンポーネントごとに1つ)として読み込まれ、imshowによって画像が画面に表示されます。一方、cv2はRGB画像を多次元のNumPy配列として表しますが、順序は逆です。 ステップ 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。 ファイル名を初期化します。 nrows =1、ncols =2、を使用して、現在の図にサブプロットを追加します およびindex=1 。 cv2を使用して画像を読みます 。 軸を外して、次のステ

  2. Matplotlibで3Dプロットのアスペクト比を設定する

    matplotlibで3Dプロットのアスペクト比を設定するには、次の手順を実行できます- figure()の使用 メソッド、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。 現在の軸を取得し、必要に応じて Projection=3dを使用して作成します。 numpyを使用して、データポイントR、Y、zを作成します。 R、Y、zを使用して表面プロットを作成します。 set_aspect(auto)。を使用してアスペクト比を設定します savefig()メソッドを使用して図を保存します。 例 from matplotlib import pyplot as