


Figurenkonfiguration mit unterschiedlichen Nebenplotgrößen
Beim Erstellen von Nebenplots innerhalb einer Figur ist es oft wünschenswert, deren Größe anzupassen. Matplotlib bietet zwei Ansätze, um dies zu erreichen:
Verwendung von GridSpec mit dem colspan-Argument
Zunächst versuchte der Benutzer, das colspan-Argument von GridSpec zu verwenden, um die Unterplotbreiten zu steuern. Dieser Ansatz eignet sich jedoch nur zum Anpassen der Größe des ersten Unterplots.
Direkte Konfiguration mit width_ratios und height_ratios
Ab Matplotlib Version 3.6.0 können width_ratios und height_ratios direkt an plt.subplots und subplot_mosaic übergeben werden. Mit dieser Technik:
f, (a0, a1) = plt.subplots(1, 2, width_ratios=[3, 1])
erstellt eine Figur mit einer Nebenhandlung, die dreimal breiter ist als die zweite. In ähnlicher Weise passt der folgende Code das Höhenverhältnis von drei Unterplots an:
f, (a0, a1, a2) = plt.subplots(3, 1, height_ratios=[1, 1, 3])
Einsatz von Unterplots und Gridspec_kw
Eine andere Möglichkeit besteht darin, Unterplots mit Gridspec_kw zu verwenden und die Breite anzugeben Verhältnis durch den Parameter width_ratios. Dieser Ansatz ermöglicht mehr Anpassungsoptionen.
Zum Beispiel generiert der folgende Code Unterplots mit einem Breitenverhältnis von 3:1:
f, (a0, a1) = plt.subplots(1, 2, gridspec_kw={'width_ratios': [3, 1]})
Vertikale Unterplots können auf ähnliche Weise konfiguriert werden, indem height_ratios in angepasst wird gridspec_kw.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Matplotlib-Subplots mit unterschiedlichen Größen erstellen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

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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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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