


Comment partager une seule barre de couleurs sur plusieurs sous-parcelles Matplotlib ?
Partage d'une barre de couleurs pour plusieurs sous-parcelles dans Matplotlib
Lors de la création de plusieurs sous-parcelles dans Matplotlib, il peut être souhaitable d'afficher une barre de couleurs commune pour tous les parcelles, garantissant une palette de couleurs et un référencement cohérents. Cela peut être particulièrement utile lors de la comparaison des valeurs et des modèles entre différentes sous-parcelles.
Le dilemme
Un problème courant lors du partage d'une barre de couleurs est l'autocorrélation des barres de couleurs individuelles, chacune redimensionner pour accueillir à la fois le tracé et la barre de couleurs dans la zone de délimitation du sous-tracé. Cela peut entraîner des sous-traces de taille inégale qui semblent incohérentes.
Solution : séparer la barre de couleurs
La solution à ce problème consiste à créer un axe distinct dédié à la barre de couleurs. Cet axe est ensuite utilisé pour afficher la barre de couleurs indépendamment des tracés, donnant ainsi plus de contrôle sur sa taille et sa position.
Pour mettre en œuvre cette approche, suivez ces étapes :
- Utilisez le subplots_adjust fonction pour faire de la place à la barre de couleurs dans la figure globale. Cela se fait en spécifiant le côté droit de la figure comme une fraction de la largeur de la figure, généralement légèrement inférieure à 1,0 pour laisser une certaine marge.
- Créez un axe de sous-tracé séparé pour la barre de couleurs à l'aide de add_axes. Cette sous-intrigue doit être positionnée à droite des axes principaux.
- Utilisez la fonction colorbar pour créer la barre de couleurs dans l'axe séparé, en spécifiant l'axe concerné dans le paramètre cax.
- Masquer l'axe ligne et graduations sur le sous-tracé de la barre de couleurs pour donner l'apparence d'une barre de couleurs autonome.
Voici un exemple de code qui démontre le approche :
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()
Ce code crée quatre sous-tracés et place une seule barre de couleurs à droite des sous-tracés, comme indiqué dans l'image ci-jointe. La barre de couleurs partage la palette de couleurs avec les sous-parcelles, et sa taille et sa position sont indépendantes des sous-parcelles.
En suivant ces étapes, il est possible de partager efficacement une seule barre de couleurs sur plusieurs sous-parcelles, garantissant ainsi la cohérence et améliorant la présentation des données.
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!

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Les applications du monde réel de Python incluent l'analyse des données, le développement Web, l'intelligence artificielle et l'automatisation. 1) Dans l'analyse des données, Python utilise des pandas et du matplotlib pour traiter et visualiser les données. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient la création d'applications Web. 3) Dans le domaine de l'intelligence artificielle, Tensorflow et Pytorch sont utilisés pour construire et former des modèles. 4) En termes d'automatisation, les scripts Python peuvent être utilisés pour des tâches telles que la copie de fichiers.

Python est largement utilisé dans les domaines de la science des données, du développement Web et des scripts d'automatisation. 1) Dans la science des données, Python simplifie le traitement et l'analyse des données à travers des bibliothèques telles que Numpy et Pandas. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask permettent aux développeurs de créer rapidement des applications. 3) Dans les scripts automatisés, la simplicité de Python et la bibliothèque standard le rendent idéal.

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

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