Matplotlib에서 여러 하위 플롯에 대한 컬러바 공유
Matplotlib에서 여러 하위 플롯을 생성할 때 모든 서브플롯에 대해 공통 컬러바를 표시하는 것이 바람직할 수 있습니다. 일관된 색상 구성과 참조를 보장합니다. 이는 다양한 서브플롯의 값과 패턴을 비교할 때 특히 유용할 수 있습니다.
딜레마
컬러바를 공유할 때 흔히 발생하는 문제 중 하나는 개별 컬러바의 자기상관입니다. 서브플롯의 경계 상자 내에서 플롯과 컬러바를 모두 수용할 수 있도록 크기를 조정합니다. 이로 인해 일관되지 않은 크기의 서브플롯이 나타날 수 있습니다.
해결책: 컬러바 분리
이 문제에 대한 해결책은 컬러바 전용 축을 별도로 만드는 것입니다. 그런 다음 이 축은 플롯과 독립적으로 컬러바를 표시하는 데 사용되어 크기와 위치를 더 효과적으로 제어할 수 있습니다.
이 접근 방식을 구현하려면 다음 단계를 따르세요.
- subplots_adjust를 사용하세요. 전체 그림에서 컬러바를 위한 공간을 만드는 함수입니다. 이는 그림의 오른쪽을 그림 너비의 일부로 지정하여 수행됩니다. 일반적으로 약간의 여백을 남기기 위해 1.0보다 약간 아래입니다.
- add_axes를 사용하여 컬러바에 대한 별도의 서브플롯 축을 만듭니다. 이 서브플롯은 주 축의 오른쪽에 위치해야 합니다.
- colorbar 함수를 사용하여 별도의 축에 컬러바를 생성하고 cax 매개변수에 관련 축을 지정합니다.
- 축 숨기기 컬러바 서브플롯의 선과 눈금 표시를 사용하여 독립형 컬러바 모양을 제공합니다.
다음은 다음과 같은 예제 코드입니다. 접근 방식을 보여줍니다.
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()
이 코드는 4개의 하위 플롯을 생성하고 첨부된 이미지와 같이 하위 플롯 오른쪽에 단일 색상 막대를 배치합니다. 컬러바는 서브플롯과 색 구성표를 공유하며 크기와 위치는 서브플롯과 독립적입니다.
이러한 단계를 따르면 단일 컬러바를 여러 서브플롯에서 효과적으로 공유하여 일관성을 보장하고 색상을 개선할 수 있습니다. 데이터를 표현합니다.
위 내용은 여러 Matplotlib 하위 플롯에서 단일 컬러바를 공유하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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