


Comment masquer le texte des axes dans les tracés Matplotlib lorsque Matplotlib ajuste les étiquettes ?
Masquage du texte des axes dans les tracés Matplotlib
Lors de la création de tracés à l'aide de Matplotlib, vous pouvez rencontrer des situations dans lesquelles vous souhaitez masquer les graduations et les étiquettes sur les axes. Cependant, vous avez remarqué un problème où Matplotlib ajuste les étiquettes des axes en soustrayant une valeur (N), puis en l'ajoutant à la fin. Cela peut entraîner l'apparition d'un nombre indésirable supplémentaire sur l'axe.
Pour résoudre ce problème, vous disposez de quelques options :
-
Désactivez le comportement d'ajustement :
Malheureusement, il n'existe aucun moyen direct de désactiver le comportement d'ajustement dans Matplotlib.
-
Make N Disparaître :
Vous pouvez tenter de faire disparaître la valeur incriminée N en définissant la visibilité de l'étiquette sur False. Cependant, cela peut ne pas toujours fonctionner efficacement.
-
Masquer l'intégralité de l'axe :
Au lieu de masquer des éléments individuels, vous pouvez masquer l'intégralité de l'axe. en utilisant les commandes suivantes :
<code class="python">frame1.axes.get_xaxis().set_visible(False) frame1.axes.get_yaxis().set_visible(False)</code>
Copier après la connexion -
Définir les ticks sur une liste vide :
Une autre option consiste à définir les ticks sur une liste vide :
<code class="python">frame1.axes.get_xaxis().set_ticks([]) frame1.axes.get_yaxis().set_ticks([])</code>
Copier après la connexionCela vous permet de toujours utiliser plt.xlabel() et plt.ylabel() pour ajouter des étiquettes personnalisées aux axes.
Pour le spécifique Dans le cas d'une figure de sous-parcelle 4x4, l'utilisation des méthodes set_visible(False) ou set_ticks([]) sur toutes les sous-parcelles est une approche appropriée.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.
