Автор оригинала: Team Python Pool.

Matplotlib Subplot Spacing: 4 Различных Подхода

Привет, кодеры!! В этой статье мы узнаем о интервале между подзаголовками matplotlib. Мы знаем, что matplotlib-это библиотека, используемая для визуализации данных. Подзаголовки используются для того, чтобы два или более участков на одном и том же рисунке. Теперь мы изучим различные методы matplotlib subplot spacing.

Различные методы добавления интервала между подзаголовками matplotlib:

• tight_layout()
• plt.subplot_tool()
• plt.subplot_adjust()
• параметр constrained_layout

Давайте теперь подробно обсудим все эти методы.

Метод 1: tight_layout для интервала подзаголовков matplotlib:

tight_layout () – это метод, доступный в модуле pyplot модуля matplotlib href=”https://matplotlib.org/”>библиотека. Он используется для автоматической настройки параметров подзаголовка для получения заданного заполнения. href=”https://matplotlib.org/”>библиотека. Он используется для автоматической настройки параметров подзаголовка для получения заданного заполнения.

Синтаксис:

.08,,,)

Параметры:

• pad: заполнение между краем фигуры и краями подзаголовков
• h_pad, w_pad: заполнение (высота/ширина) между краями соседних подзаголовков

Возвращаемое значение:

Нет возвращаемого значения.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
.array([1, 2, 3, 4, 5]) 

fig,.subplots(2, 2) 

ax[0, 0].plot(x, x) 
ax[0, 1].plot(x, x*x) 
ax[1, 0].plot(x, x*x*x) 
ax[1, 1].plot(x, x*x*x*x) 


ax[0, 0].set_title("Linear")
ax[0, 1].set_title("Square")
ax[1, 0].set_title("Cube")
ax[1, 1].set_title("Fourth power")
fig.tight_layout() 
plt.show()

Выход:

Выход

В этом примере мы использовали метод tight_layout() для автоматического интервала между подзаголовками. Мы использовали четыре подзаголовка, каждый из которых показывал отношение x с разной степенью. Как мы видим, все подзаголовки расположены правильно. Однако, если бы мы не использовали метод tight_layout (), одна строка перекрывалась бы с заголовком следующей.

Метод 2: plt.subplot_tool() для интервала между подзаголовками matplotlib:

Этот метод также доступен в модуле pyplot библиотеки matplotlib. Он используется для запуска окна инструмента подзаголовок для фигуры.

Синтаксис:

Параметры:

Никаких параметров.

Возвращаемое значение:

Нет возвращаемого значения.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
.array([1, 2, 3, 4, 5]) 

fig,.subplots(2, 2) 

ax[0, 0].plot(x, x) 
ax[0, 1].plot(x, x*x) 
ax[1, 0].plot(x, x*x*x) 
ax[1, 1].plot(x, x*x*x*x) 


ax[0, 0].set_title("Linear")
ax[0, 1].set_title("Square")
ax[1, 0].set_title("Cube")
ax[1, 1].set_title("Fourth power")
plt.subplot_tool() 
plt.show()

Выход:

Выход

Мы использовали тот же пример. Здесь мы использовали plt.subplot_tool (), который предоставляет нам интерактивный метод, в котором пользователь может перетащить панель, чтобы настроить интервал и расположение подзаголовков.

Метод 3: plt.subplot_adjust() для интервала между подзаголовками matplotlib:

Эта функция доступна в модуле pyplot библиотеки matplotlib. Он используется для настройки макета подзаголовка.

Синтаксис:

Параметры:

• left: левая сторона подзаголовков
• right: правая сторона подзаголовков
• bottom: bottom of the subplots
• top: top of the subplots
• wspace: количество ширины, зарезервированной для пространства между подзаголовками
• hspace: количество высоты, зарезервированной для пространства между подзаголовками

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
.array([1, 2, 3, 4, 5]) 

fig,.subplots(2, 2) 

ax[0, 0].plot(x, x) 
ax[0, 1].plot(x, x*x) 
ax[1, 0].plot(x, x*x*x) 
ax[1, 1].plot(x, x*x*x*x) 


ax[0, 0].set_title("Linear")
ax[0, 1].set_title("Square")
ax[1, 0].set_title("Cube")
ax[1, 1].set_title("Fourth power").1, 
                   .1,  
                   .9,  
                   .9,  
                   .4,  
                   .4) 

plt.show()

Выход:

Выход

Мы снова использовали тот же пример. Но на этот раз мы использовали plt.subplot_adjust (), чтобы настроить макет фигуры в соответствии с нашими предпочтениями.

Метод 4: Достижение интервала между Подзаголовками С Помощью параметра constrained_layout

Параметр constrained_layout используется для автоматической настройки подзаголовков, чтобы они соответствовали им наилучшим образом. Этот параметр должен быть активирован для оптимизации макета.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
.array([1, 2, 3, 4, 5]) 

fig,.subplots(2, 2,  
                      ) 

ax[0, 0].plot(x, x) 
ax[0, 1].plot(x, x*x) 
ax[1, 0].plot(x, x*x*x) 
ax[1, 1].plot(x, x*x*x*x) 


ax[0, 0].set_title("Linear")
ax[0, 1].set_title("Square")
ax[1, 0].set_title("Cube")
ax[1, 1].set_title("Fourth power")


plt.show()

Выход:

Выход

Как вы можете видеть, мы активировали параметр constrained_layout. В результате мы получаем оптимизированный результат.

Вывод:

На этом мы заканчиваем нашу статью. Мы изучили четыре различных метода для matplotlib интервалов подзаголовков. Мы также видели подробные примеры для каждого.

Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.

Счастливого Пифонирования!