


Kontrolle der Achsenbereiche von Unterdiagrammen
Bei der Visualisierung von Daten mithilfe von Unterdiagrammen ist es häufig erforderlich, die Achsenbereiche anzupassen, um die Lesbarkeit zu verbessern und bestimmte Merkmale hervorzuheben . In diesem Artikel geht es um das Festlegen des Y-Achsenbereichs für einen bestimmten Unterplot.
Festlegen des Y-Achsenbereichs für einen Unterplot
Der Y-Achsenbereich von Eine Nebenhandlung kann mit der Funktion pylab.ylim geändert werden. Es ist jedoch unbedingt zu beachten, dass dieser Befehl nach der Ploterstellung wirksam wird. Daher ist die korrekte Platzierung des Befehls von entscheidender Bedeutung.
Beispielskript mit korrigiertem Code
Das folgende Skript stellt eine aktualisierte Version des Codes in der ursprünglichen Frage bereit, mit Der Befehl pylab.ylim wurde korrekt platziert:
<code class="python">import numpy, scipy, pylab, random xs = [] rawsignal = [] with open("test.dat", 'r') as f: for line in f: if line[0] != '#' and len(line) > 0: xs.append( int( line.split()[0] ) ) rawsignal.append( int( line.split()[1] ) ) h, w = 3, 1 pylab.figure(figsize=(12,9)) pylab.subplots_adjust(hspace=.7) pylab.subplot(h,w,1) pylab.title("Signal") pylab.plot(xs,rawsignal) pylab.subplot(h,w,2) pylab.title("FFT") fft = scipy.fft(rawsignal) pylab.plot(abs(fft)) pylab.ylim([0,1000]) # Set the y-axis range for the subplot after plotting pylab.savefig("SIG.png",dpi=200) pylab.show()</code>
Zusätzliche Verbesserungen
- Verwendung von Pyplot anstelle von Pylab:Seit der Verwendung von Von pylab wird in matplotlib abgeraten, es wird empfohlen, stattdessen matplotlib.pyplot zu verwenden.
- Verwenden von plt.xlim zum Festlegen des x-Achsenbereichs: Ähnlich wie plt.ylim kann plt.xlim kann verwendet werden, um den x-Achsenbereich des Unterplots festzulegen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie passt man den Y-Achsenbereich für Unterplots in Python an?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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