Matplotlib での不連続軸の作成
X 軸に不連続なプロットを生成することは、Matplotlib での課題となります。標準的なアプローチでは、値を表示してからセグメントをスキップし、後の値を続けます。これは通常、(値)----//----(後の値) として表されます。ここで、// はスキップされた間隔を示します。
標準ソリューション
Paulのカスタム変換アプローチは、与えられた回答に見られるように、実行可能なソリューションを提供します。ただし、サブプロットを使用する別の方法では、より単純な実装が可能です。
サブプロットの使用
Matplotlib ドキュメントの Paul Ivanov の例では、X 軸に不連続性を作成する方法を示しています。 2 つのサブプロット軸を使用し、それらのビューを調整します。このアプローチには以下が含まれます:
- 両方の軸にデータをプロットします。
- データの異なる部分を表示するために (set_xlim 経由で) ズームインします (例: ほとんどのデータを 1 つの軸に表示し、もう 1 つの軸を表示します)。
- スパインを調整して、スパイン間の線を削除します。軸。
- 適切な側で軸の目盛りを有効にする。
- 軸間のスペースをカスタマイズする。
軸の破線を追加する
より視覚的に魅力的な効果を得るには、// 追加の使用法を使用して破線の軸線を組み込むことができます。コマンド:
- 軸座標で対角線の終点を定義します。
- 適切な変換を使用し、クリッピングを無効にしてこれらの線をプロットします。
- 線を次の位置に配置します。
軸間のスペースを調整することで、サブプロットでは、これらの対角線はそれに応じて移動し、壊れた背骨の先端の位置を維持します。
以上がサブプロットを使用して Matplotlib で不連続な X 軸を作成する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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