


Gemeinsamer Farbbalken für mehrere Unterplots in Matplotlib
Beim Erstellen mehrerer Unterplots in Matplotlib kann es wünschenswert sein, einen gemeinsamen Farbbalken für alle anzuzeigen die Plots, um ein einheitliches Farbschema und eine einheitliche Referenzierung zu gewährleisten. Dies kann besonders nützlich sein, wenn Sie die Werte und Muster in verschiedenen Unterdiagrammen vergleichen.
Das Dilemma
Ein häufiges Problem beim Teilen eines Farbbalkens ist die Autokorrelation der einzelnen Farbbalken Ändern der Größe, um sowohl den Plot als auch den Farbbalken innerhalb des Begrenzungsrahmens des Unterplots unterzubringen. Dies kann zu ungleichmäßig großen Unterdiagrammen führen, die inkonsistent erscheinen.
Lösung: Trennen der Farbleiste
Die Lösung für dieses Problem besteht darin, eine separate Achse für die Farbleiste zu erstellen. Diese Achse wird dann verwendet, um die Farbleiste unabhängig von den Plots anzuzeigen, was mehr Kontrolle über ihre Größe und Position gibt.
Um diesen Ansatz zu implementieren, folgen Sie diesen Schritten:
- Verwenden Sie subplots_adjust Funktion, um Platz für den Farbbalken in der Gesamtfigur zu schaffen. Dies geschieht, indem die rechte Seite der Figur als Bruchteil der Breite der Figur angegeben wird, normalerweise etwas unter 1,0, um etwas Spielraum zu lassen.
- Erstellen Sie mit add_axes eine separate Unterplotachse für die Farbleiste. Dieser Unterplot sollte rechts von den Hauptachsen positioniert werden.
- Verwenden Sie die Funktion „colorbar“, um den Farbbalken in der separaten Achse zu erstellen, und geben Sie die relevante Achse im Parameter „cax“ an.
- Verstecken Sie die Achse Linien- und Häkchenmarkierungen auf dem Farbbalken-Unterdiagramm, um den Eindruck eines eigenständigen Farbbalkens zu erwecken.
Hier ist ein Beispielcode, der dies demonstriert Der Ansatz:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2) for ax in axes.flat: im = ax.imshow(np.random.random((10,10)), vmin=0, vmax=1) fig.subplots_adjust(right=0.8) cbar_ax = fig.add_axes([0.85, 0.15, 0.05, 0.7]) fig.colorbar(im, cax=cbar_ax) plt.show()
Dieser Code erstellt vier Unterplots und platziert einen einzelnen Farbbalken rechts neben den Unterplots, wie im nebenstehenden Bild gezeigt. Der Farbbalken teilt das Farbschema mit den Unterplots und seine Größe und Position sind unabhängig von den Unterplots.
Durch die Befolgung dieser Schritte ist es möglich, einen einzelnen Farbbalken effektiv über mehrere Unterplots hinweg zu teilen, wodurch Konsistenz gewährleistet und das Ergebnis verbessert wird Präsentation der Daten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie teile ich einen einzelnen Farbbalken über mehrere Matplotlib-Unterplots hinweg?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Lösung für Erlaubnisprobleme beim Betrachten der Python -Version in Linux Terminal Wenn Sie versuchen, die Python -Version in Linux Terminal anzuzeigen, geben Sie Python ein ...

In diesem Artikel wird erklärt, wie man schöne Suppe, eine Python -Bibliothek, verwendet, um HTML zu analysieren. Es beschreibt gemeinsame Methoden wie find (), find_all (), select () und get_text () für die Datenextraktion, die Behandlung verschiedener HTML -Strukturen und -Anternativen (SEL)

Das Statistikmodul von Python bietet leistungsstarke Datenstatistikanalysefunktionen, mit denen wir die allgemeinen Merkmale von Daten wie Biostatistik und Geschäftsanalyse schnell verstehen können. Anstatt Datenpunkte nacheinander zu betrachten, schauen Sie sich nur Statistiken wie Mittelwert oder Varianz an, um Trends und Merkmale in den ursprünglichen Daten zu ermitteln, die möglicherweise ignoriert werden, und vergleichen Sie große Datensätze einfacher und effektiv. In diesem Tutorial wird erläutert, wie der Mittelwert berechnet und den Grad der Dispersion des Datensatzes gemessen wird. Sofern nicht anders angegeben, unterstützen alle Funktionen in diesem Modul die Berechnung der Mittelwert () -Funktion, anstatt einfach den Durchschnitt zu summieren. Es können auch schwimmende Punktzahlen verwendet werden. zufällig importieren Statistiken importieren Aus Fracti

Dieser Artikel vergleicht TensorFlow und Pytorch für Deep Learning. Es beschreibt die beteiligten Schritte: Datenvorbereitung, Modellbildung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung. Wichtige Unterschiede zwischen den Frameworks, insbesondere bezüglich des rechnerischen Graps

Bei der Verwendung von Pythons Pandas -Bibliothek ist das Kopieren von ganzen Spalten zwischen zwei Datenrahmen mit unterschiedlichen Strukturen ein häufiges Problem. Angenommen, wir haben zwei Daten ...

In dem Artikel werden beliebte Python-Bibliotheken wie Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, TensorFlow, Django, Flask und Anfragen erörtert, die ihre Verwendung in wissenschaftlichen Computing, Datenanalyse, Visualisierung, maschinellem Lernen, Webentwicklung und h beschreiben

Dieser Artikel führt die Python-Entwickler in den Bauen von CLIS-Zeilen-Schnittstellen (CLIS). Es werden mit Bibliotheken wie Typer, Click und ArgParse beschrieben, die Eingabe-/Ausgabemedelung betonen und benutzerfreundliche Designmuster für eine verbesserte CLI-Usabilität fördern.

Der Artikel erörtert die Rolle virtueller Umgebungen in Python und konzentriert sich auf die Verwaltung von Projektabhängigkeiten und die Vermeidung von Konflikten. Es beschreibt ihre Erstellung, Aktivierung und Vorteile bei der Verbesserung des Projektmanagements und zur Verringerung der Abhängigkeitsprobleme.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Sicherer Prüfungsbrowser
Safe Exam Browser ist eine sichere Browserumgebung für die sichere Teilnahme an Online-Prüfungen. Diese Software verwandelt jeden Computer in einen sicheren Arbeitsplatz. Es kontrolliert den Zugriff auf alle Dienstprogramme und verhindert, dass Schüler nicht autorisierte Ressourcen nutzen.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows
Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

EditPlus chinesische Crack-Version
Geringe Größe, Syntaxhervorhebung, unterstützt keine Code-Eingabeaufforderungsfunktion