


Définition des limites d'axe dans Matplotlib
Question :
Face à une tentative infructueuse de définition les limites de l'axe y sur un tracé Matplotlib, un utilisateur cherche des conseils sur la façon d'atteindre les limites souhaitées en utilisant ce qui suit code :
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(1, figsize = (8.5,11)) plt.suptitle('plot title') ax = [] aPlot = plt.subplot(321, axisbg = 'w', title = "Year 1") ax.append(aPlot) plt.plot(paramValues,plotDataPrice[0], color = '#340B8C', marker = 'o', ms = 5, mfc = '#EB1717') plt.xticks(paramValues) plt.ylabel('Average Price') plt.xlabel('Mark-up') plt.grid(True) plt.ylim((25,250))
Malgré le réglage de plt.ylim((25,250)), les limites de l'axe y sont par défaut 20 et 200. Comment les limites peuvent-elles être ajustées aux 20 et 250 prévus ?
Réponse :
Pour définir les limites de l'axe dans Matplotlib, il faut accéder à l'axe actuel en utilisant plt.gca(). Une fois l'axe courant obtenu, les limites peuvent être définies à l'aide de la méthode set_ylim(). L'extrait de code suivant le démontre :
ax = plt.gca() ax.set_ylim([20, 250])
En implémentant cette modification, les limites de l'axe Y seront ajustées avec succès aux 20 et 250 souhaités.
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!

ToAppendementStoapyThonList, usetheAppend () methodforsingleelements, prolong () forulTipleElements, andInsert () forSpecificPositifs.1) useAppend () foraddingOneelementAtheend.2) useExtend () ToaddMultipleElementSEFFIENTLY.3)

TOCREATEAPYTHONLIST, USSquareBracket [] et SEPARateItemswithcommas.1) listsaredynynamicandcanholdmixeddatatypes.2) useAppend (), retire (), andslitingformMipulation.3) Listcomprehensationafficientforcereglists.4)

Dans les domaines de la finance, de la recherche scientifique, des soins médicaux et de l'IA, il est crucial de stocker et de traiter efficacement les données numériques. 1) En finance, l'utilisation de fichiers mappés de mémoire et de bibliothèques Numpy peut considérablement améliorer la vitesse de traitement des données. 2) Dans le domaine de la recherche scientifique, les fichiers HDF5 sont optimisés pour le stockage et la récupération des données. 3) Dans les soins médicaux, les technologies d'optimisation de la base de données telles que l'indexation et le partitionnement améliorent les performances des requêtes de données. 4) Dans l'IA, la fragmentation des données et la formation distribuée accélèrent la formation du modèle. Les performances et l'évolutivité du système peuvent être considérablement améliorées en choisissant les bons outils et technologies et en pesant les compromis entre les vitesses de stockage et de traitement.

PythonarRaySaCreatEdusingtheArrayModule, notbuilt-inlikelistes.1) importtheaRaymodule.2) spécifiertheTypecode, par exemple, 'I'ForIntegers.3) initializewithvalues.

En plus de la ligne Shebang, il existe de nombreuses façons de spécifier un interprète Python: 1. Utilisez les commandes Python directement à partir de la ligne de commande; 2. Utilisez des fichiers batch ou des scripts shell; 3. Utilisez des outils de construction tels que Make ou Cmake; 4. Utilisez des coureurs de tâches tels que Invoke. Chaque méthode présente ses avantages et ses inconvénients, et il est important de choisir la méthode qui répond aux besoins du projet.

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.


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