Matplotlib は不連続軸を作成できますか?
複雑な情報を効果的に表示するには、カスタマイズされたデータの視覚化が不可欠です。 Matplotlib では、単調な傾向を打破して顕著な変化を強調するために、X 軸に不連続性を作成するのが一般的なシナリオです。 Matplotlib には不連続性に対するネイティブ サポートがありませんが、この効果を達成するための回避策は存在します。
オプションの探索
Paul の賢い方法では、軸の変換を変更し、余分な線を使用して錯覚を作成します。不連続性の。ただし、サブプロットを利用したより単純なアプローチにより、読みやすさと明瞭さが保証されます。
サブプロット ソリューション
matplotlib のソース コードの例で示されているように、2 つのサブプロットを作成してそれらを共有できます。 y 軸。各サブプロットは、不連続性を表す空白セクションを使用して、さまざまな範囲のデータを表示できます。重要なのは、共有スパインを非表示にし、サブプロット間の間隔を調整すると、効果が向上します。
カスタム斜線
より視覚的に魅力的な不連続性を得るには、斜線を追加できます。 // 探している効果を模倣します。軸座標を利用すると、適切な変換を使用してこれらの線を各サブプロットの隅に配置できます。これらの線は動的に維持され、サブプロットの間隔の変化に合わせて調整され、視覚的に素晴らしい中断を作成します。
結論
サブプロットと巧妙な線の調整を創造的に使用することで、簡単に次のことができます。 Matplotlib グラフに不連続性の錯覚を作成します。カスタム変換を選択するか、より単純なサブプロット アプローチを選択するかにかかわらず、これらの方法を使用すると、データを正確かつ効果的に視覚的に表現できます。
以上がMatplotlib は不連続な X 軸を効果的に作成できますか?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。

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

forloopsareadvastountousforknowterations and sequences、offeringsimplicityandeadability;

pythonusesahybridmodelofcompilation andtertation:1)thepythoninterpretercompilessourcodeodeplatform-indopent bytecode.2)thepythonvirtualmachine(pvm)thenexecuteTesthisbytecode、balancingeaseoputhswithporformance。

pythonisbothintersedand compiled.1)it'scompiledtobytecode forportabalityacrossplatforms.2)bytecodeisthenは解釈され、開発を許可します。

loopsareideal whenyouwhenyouknumberofiterationsinadvance、foreleloopsarebetterforsituationsは、loopsaremoreedilaConditionismetを使用します

henthenumber ofiterationsisknown advanceの場合、dopendonacondition.1)forloopsareideal foriterating over for -for -for -saredaverseversives likelistorarrays.2)whileopsaresupasiable forsaresutable forscenarioswheretheloopcontinupcontinuspificcond


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