


Bagaimana untuk Berkongsi Bar Warna Tunggal Merentasi Berbilang Subplot Matplotlib?
Berkongsi Bar Warna untuk Berbilang Subplot dalam Matplotlib
Apabila mencipta berbilang subplot dalam Matplotlib, adalah wajar untuk memaparkan bar warna biasa untuk semua plot, memastikan skema warna dan rujukan yang konsisten. Ini amat berguna apabila membandingkan nilai dan corak merentas subplot berbeza.
Dilema
Satu isu biasa apabila berkongsi bar warna ialah autokorelasi bar warna individu, setiap satu mengubah saiz untuk menampung kedua-dua plot dan bar warna dalam kotak sempadan subplot. Ini boleh mengakibatkan subplot bersaiz tidak sekata yang kelihatan tidak konsisten.
Penyelesaian: Mengasingkan Bar Warna
Penyelesaian kepada isu ini adalah dengan mencipta paksi berasingan yang dikhaskan untuk bar warna. Paksi ini kemudiannya digunakan untuk memaparkan bar warna secara berasingan daripada plot, memberikan lebih kawalan ke atas saiz dan kedudukannya.
Untuk melaksanakan pendekatan ini, ikut langkah berikut:
- Gunakan subplots_adjust berfungsi untuk memberi ruang kepada bar warna dalam rajah keseluruhan. Ini dilakukan dengan menyatakan sebelah kanan rajah sebagai pecahan daripada lebar rajah, biasanya di bawah sedikit 1.0 untuk meninggalkan sedikit jidar.
- Buat paksi subplot yang berasingan untuk bar warna menggunakan add_axes. Subplot ini harus diletakkan di sebelah kanan paksi utama.
- Gunakan fungsi bar warna untuk mencipta bar warna dalam paksi berasingan, dengan menyatakan paksi yang berkaitan dalam parameter cax.
- Sembunyikan paksi garisan dan tanda tanda pada subplot bar warna untuk memberikan rupa yang berdiri sendiri colorbar.
Berikut ialah contoh kod yang menunjukkan pendekatan:
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()
Kod ini mencipta empat subplot dan meletakkan satu bar warna di sebelah kanan subplot, seperti yang ditunjukkan dalam imej yang disertakan. Bar warna berkongsi skema warna dengan subplot dan saiz serta kedudukannya adalah bebas daripada subplot.
Dengan mengikuti langkah ini, adalah mungkin untuk berkongsi bar warna tunggal merentas berbilang subplot dengan berkesan, memastikan konsistensi dan meningkatkan pembentangan data.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Berkongsi Bar Warna Tunggal Merentasi Berbilang Subplot Matplotlib?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod