


Matplotlib peut-il créer un axe discontinu ?
La visualisation de données personnalisée est essentielle pour présenter efficacement des informations complexes. Dans Matplotlib, un scénario courant consiste à créer une discontinuité sur l'axe des x pour briser la tendance monotone et mettre en évidence des changements notables. Bien que Matplotlib ne prenne pas en charge nativement les discontinuités, des solutions de contournement existent pour obtenir cet effet.
Exploration des options
La méthode intelligente de Paul consiste à modifier les transformations d'axe et à utiliser des lignes supplémentaires pour créer l'illusion. de discontinuité. Cependant, une approche plus simple utilisant des sous-intrigues garantit la lisibilité et la clarté.
Solution de sous-intrigue
Comme le démontre un exemple tiré du code source de matplotlib, vous pouvez créer deux sous-intrigues et partager leurs axe y. Chaque sous-tracé peut afficher des données provenant de différentes plages, avec une section vierge représentant la discontinuité. Surtout, masquer les épines partagées et ajuster l'espacement entre les sous-intrigues améliore l'effet.
Lignes diagonales personnalisées
Pour une discontinuité plus attrayante visuellement, vous pouvez ajouter des lignes diagonales pour imiter l'effet // que vous recherchez. En tirant parti des coordonnées des axes, vous pouvez placer ces lignes aux coins de chaque sous-tracé avec les transformations appropriées. Ces lignes resteront dynamiques, s'adaptant aux changements d'espacement des sous-intrigues, créant ainsi une interruption visuellement époustouflante.
Conclusion
En utilisant de manière créative des sous-intrigues et des ajustements de lignes astucieux, vous pouvez facilement créez l'illusion de discontinuité dans vos graphiques Matplotlib. Que vous optiez pour des transformations personnalisées ou pour l'approche plus simple du sous-tracé, ces méthodes vous permettent de représenter visuellement vos données avec précision et impact.
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!

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Comment enseigner les bases de la programmation novice en informatique dans les 10 heures? Si vous n'avez que 10 heures pour enseigner à l'informatique novice des connaissances en programmation, que choisissez-vous d'enseigner ...

Comment éviter d'être détecté lors de l'utilisation de FiddlereVerywhere pour les lectures d'homme dans le milieu lorsque vous utilisez FiddlereVerywhere ...

Chargement des fichiers de cornichons dans Python 3.6 Rapport de l'environnement Erreur: modulenotFoundError: NomoduLenamed ...

Comment résoudre le problème de la segmentation des mots jieba dans l'analyse des commentaires pittoresques? Lorsque nous effectuons des commentaires et des analyses pittoresques, nous utilisons souvent l'outil de segmentation des mots jieba pour traiter le texte ...


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Télécharger la version Mac de l'éditeur Atom
L'éditeur open source le plus populaire

MantisBT
Mantis est un outil Web de suivi des défauts facile à déployer, conçu pour faciliter le suivi des défauts des produits. Cela nécessite PHP, MySQL et un serveur Web. Découvrez nos services de démonstration et d'hébergement.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Puissant environnement de développement intégré PHP

Version crackée d'EditPlus en chinois
Petite taille, coloration syntaxique, ne prend pas en charge la fonction d'invite de code

Listes Sec
SecLists est le compagnon ultime du testeur de sécurité. Il s'agit d'une collection de différents types de listes fréquemment utilisées lors des évaluations de sécurité, le tout en un seul endroit. SecLists contribue à rendre les tests de sécurité plus efficaces et productifs en fournissant facilement toutes les listes dont un testeur de sécurité pourrait avoir besoin. Les types de listes incluent les noms d'utilisateur, les mots de passe, les URL, les charges utiles floues, les modèles de données sensibles, les shells Web, etc. Le testeur peut simplement extraire ce référentiel sur une nouvelle machine de test et il aura accès à tous les types de listes dont il a besoin.