Kann Matplotlib effektiv eine diskontinuierliche X-Achse erstellen?

Kann Matplotlib eine diskontinuierliche Achse erstellen?

Eine angepasste Datenvisualisierung ist für die effektive Darstellung komplexer Informationen unerlässlich. In Matplotlib besteht ein häufiges Szenario darin, eine Diskontinuität auf der x-Achse zu erzeugen, um den monotonen Trend zu durchbrechen und bemerkenswerte Änderungen hervorzuheben. Während Matplotlib keine native Unterstützung für Diskontinuitäten bietet, gibt es Problemumgehungen, um diesen Effekt zu erzielen.

Optionen erkunden

Pauls clevere Methode besteht darin, Achsentransformationen zu modifizieren und zusätzliche Linien zu verwenden, um die Illusion zu erzeugen der Diskontinuität. Ein einfacherer Ansatz mit Nebenhandlungen sorgt jedoch für Lesbarkeit und Klarheit.

Lösung für Nebenhandlungen

Wie ein Beispiel aus dem Quellcode von matplotlib zeigt, können Sie zwei Nebenhandlungen erstellen und diese teilen y-Achse. In jedem Unterdiagramm können Daten aus verschiedenen Bereichen angezeigt werden, wobei ein leerer Abschnitt die Diskontinuität darstellt. Entscheidend ist, dass das Ausblenden der gemeinsamen Buchrücken und das Anpassen des Abstands zwischen den Nebenhandlungen den Effekt verstärken.

Benutzerdefinierte diagonale Linien

Für eine optisch ansprechendere Diskontinuität können Sie diagonale Linien hinzufügen um den // Effekt nachzuahmen, den Sie suchen. Durch die Nutzung von Achsenkoordinaten können Sie diese Linien mit entsprechenden Transformationen an den Ecken jedes Unterplots platzieren. Diese Linien bleiben dynamisch und passen sich an Änderungen im Abstand der Nebenhandlungen an, wodurch eine optisch beeindruckende Unterbrechung entsteht.

Fazit

Durch den kreativen Einsatz von Nebenhandlungen und geschickten Linienanpassungen können Sie dies ganz einfach erreichen Erzeugen Sie die Illusion einer Diskontinuität in Ihren Matplotlib-Diagrammen. Unabhängig davon, ob Sie sich für benutzerdefinierte Transformationen oder den einfacheren Subplot-Ansatz entscheiden, können Sie mit diesen Methoden Ihre Daten präzise und wirkungsvoll visuell darstellen.

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