확장 범례를 수용하기 위해 그림 상자 크기 조정
Matplotlib에서 범례를 축 밖으로 이동할 때 범례가 발생하는 문제가 발생합니다. 그림 상자에 의해 잘릴 수 있습니다. 이 문제는 범례가 그림 영역의 경계를 넘어 확장될 때 발생합니다. 전통적으로 더 큰 범례를 수용하기 위해 축을 조정하는 것이 권장되는 솔루션이었지만, 이로 인해 데이터 크기가 줄어들어 해석이 더 어려워질 수 있습니다.
그림 상자의 동적 크기 조정
이 문제를 해결하기 위해 제안된 솔루션은 데이터 크기를 변경하지 않고 확장 범례를 수용할 수 있도록 그림 상자의 크기를 동적으로 조정하는 것입니다. 이 동작은 R 및 LaTeX에서 관찰되지만 Python에서는 즉시 나타나지 않습니다.
그림 상자의 크기를 동적으로 조정하는 코드
이 동적 크기 조정을 수행하기 위해 제안되는 코드는 다음과 같습니다. 다음은 다음과 같습니다.
<code class="python">fig.savefig('samplefigure', bbox_extra_artists=(lgd,), bbox_inches='tight')</code>
이 코드에서 lgd는 범례 개체를 나타냅니다. bbox_extra_artists=(lgd,)를 지정하면 savefig가 범례에 맞게 그림 상자를 동적으로 조정할 수 있습니다.
복잡한 범례의 예
다음은 다음의 예입니다. 복잡한 범례:
<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Create figure and subplot fig = plt.figure(1) ax = fig.add_subplot(111) # Plot data and create legend ax.plot(x, np.sin(x), label='Sine') ax.plot(x, np.cos(x), label='Cosine') ax.plot(x, np.arctan(x), label='Inverse tan') lgd = ax.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5,-0.1)) # Add arbitrary text for testing text = ax.text(-0.2,1.05, "Aribitrary text", transform=ax.transAxes) # Set title and grid ax.set_title("Trigonometry") ax.grid('on') # Save figure with dynamic resizing fig.savefig('samplefigure', bbox_extra_artists=(lgd,text), bbox_inches='tight')</code>
이 코드는 축 영역을 넘어 확장되는 복잡한 범례가 있는 플롯을 생성합니다. bbox_extra_artists 매개변수는 범례를 수용하도록 그림 상자를 조정하여 전체 범례가 표시되도록 합니다.
참고:
2019년부터 동적 크기 조정을 위한 코드는 다음과 같습니다. 쉽게 한. 이제 다음 명령으로 충분합니다:
<code class="python">plt.savefig('x.png', bbox_inches='tight')</code>
위 내용은 Python에서 확장 범례에 맞게 그림 상자의 크기를 동적으로 조정하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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