Matplotlib Tick_Params

Matplotlib est un package de visualisation Python pour les graphiques de tableau bidimensionnel. Il s'agit d'un package d'analyse visuelle basé sur des cadres de données Numpy et destiné à fonctionner sur la plate-forme Scipy. Pour ajuster la disposition des tiques, des titres de tiques et des couleurs, nous utilisons Matplotlib.pypllot.Tick ​​Params (). Nous passerons par Matplotlib Tick_-Params dans cet article.

Utilisez la méthode Tick_Params () et spécifiez la direction des tiques:

Ici, nous discuterons de la façon d'utiliser la méthode Tick-_Params () en passant le paramètre «Direction» pour spécifier la direction des tiques.

Importer Matplotlib.pypllot comme plt
Importer Numpy comme NP
a = np.Arange (10, 30, 0.4)
b = np.péché (a)
PLT.Terrain (A, B)
PLT.xlabel ('x')
PLT.ylabel ('y')
PLT.tick_params (axe = 'les deux', direction = 'in')
PLT.montrer()

Avant de commencer le code, nous importons deux bibliothèques. Le matplotlib.La bibliothèque Pyplot est responsable des fonctions graphiques et des fonctions de traçage. D'un autre côté, la bibliothèque Numpy gère différentes valeurs numériques. Ensuite, nous prenons une variable avec le nom «A», qui représente l'ensemble de données de l'axe X. La variable «B» représente les ensembles de données de l'axe Y. Nous attribuons un tableau en utilisant la fonction intégrée de la bibliothèque Numpy. Ici, nous passons quelques valeurs numériques comme paramètres de cette fonction.

De plus, nous utilisons la fonction sin () de la bibliothèque Numpy, et nous passons la variable «A» qui est notre axe X à cette fonction. Ensuite, nous avons stocké la valeur de cette fonction en variable «B». C'est ainsi que nous créons des ensembles de données de l'axe Y. Maintenant, nous appelons un tracé de méthode () qui récupère la bibliothèque Matplotlib. Et nous fournissons des ensembles de données de l'axe X et de l'axe Y à cette méthode.

La méthode vise à tracer un graphique à l'aide de points de données des deux axes. Après avoir dessiné le graphique, nous avons réglé l'étiquette de l'axe X et de l'axe Y par l'utilisation du PLT.Fonction Label (), respectivement. En plus de cela, nous utilisons la fonction Tick_Params () responsable de la modification de l'apparence des tiques et des étiquettes de tiques. Ici, nous appliquons cette fonction sur les deux axes et définissons la direction de la coche. En fin de compte, nous appelons la méthode show () utilisée pour afficher le graphique.

Ajustez la largeur des tiques:

Maintenant, voyons comment ajuster la largeur des tiques dans le graphique. À cette fin, nous avons fourni l'argument «largeur» à la fonctionnalité Tick_Params (). De plus, nous spécifions ici la label des axes:

Importer Matplotlib.pypllot comme plt
Importer Numpy comme NP
a = np.Arange (150)
b = np.péché (a)
PLT.Terrain (A, B)
PLT.xlabel ('x')
PLT.ylabel ('y')
PLT.Tick_Params (axe = 'y', width = 20, labelsize = 'xx-Large')
PLT.montrer()

Tout d'abord, nous incluons Matplotlib.bibliothèques Pypllot et Numpy qui sont utilisées pour tracer les graphiques et accomplir diverses valeurs numériques. Ensuite, nous initialisons deux variables avec les noms «A» et «B», représentant les ensembles de données de l'axe X et de l'axe Y. Ici, la méthode arrange () est utilisée pour créer un tableau dans lequel nous passons des valeurs numériques.

D'un autre côté, nous appliquons la fonction sin () de la bibliothèque Numpy à la deuxième variable. Nous avons fourni l'axe x comme paramètres. De plus, nous tracons les valeurs sur le graphique en utilisant la fonction Plot (). Nous spécifions également les étiquettes des deux axes en appliquant le PLT.Méthode Label (). De plus, nous allons appeler la méthode Tick_Params (). Cette fonction est appliquée sur l'axe y. Par conséquent, nous définissons la largeur «20» des tiques sur l'axe y. Et la taille de l'étiquette de l'axe y est ajustée ici. Ensuite, nous utilisons le PLT.show () fonction pour représenter le graphique.

Changer l'angle de rotation pour les tiques Matplotlib:

Dans cette étape, nous modifierons la rotation des étiquettes en passant le paramètre «Labelrotation» au PLT.Méthode ticks_params (). Nous pouvons ajuster les étiquettes des axes à n'importe quel angle que nous sélectionnons.

Importer Matplotlib.pypllot comme plt
Importer Numpy comme NP
a = np.aléatoire.Randint (500, taille = (100))
b = np.aléatoire.Randint (340, taille = (100))
PLT.dispersion (a, b)
PLT.xlabel ('x')
PLT.ylabel ('y')
PLT.tick_params (axe = 'les deux', labelrotation = 270)
PLT.montrer()

Au début du code, nous intégrons les bibliothèques qui sont utilisées pour effectuer des opérations requises. Ensuite, nous prenons des variables avec les noms «A» et «B». Nous attribuons différentes valeurs dans les paramètres de la fonction aléatoire (). Ces valeurs sont des valeurs des ensembles de données de l'axe X et de l'axe Y, comme le montre la sortie.

De plus, nous appelons le PLT.Fonction Scatter (), et il est responsable du dessin de points au hasard sur les axes X-Y. Nous avons fourni des ensembles de données de l'axe X et de l'axe Y comme paramètres de cette fonction. Maintenant, nous utilisons le PLT.Fonction étiquetée () Pour étiqueter X-Y PLAIN pour les deux axes. De plus, nous utilisons la méthode Tick_Params (), et nous appliquons cette fonction sur les deux axes pour gérer les perspectives des tiques du graphique.

Ici, nous avons réglé la rotation des étiquettes des deux axes. Après tout cela, nous devons montrer le graphique.

Spécifiez la couleur de l'étiquette:

Nous pouvons ajuster la couleur de l'étiquette des axes dans Matplotlib. Pour ce faire, nous avons fourni le paramètre «LabelColor» au PLT.Méthode ticks_params ().

Importer Matplotlib.pypllot comme plt
Importer Numpy comme NP
a = [5, 10, 15, 20, 25, 30]
b = [5, 8, 12.5, 21, 24, 31]
PLT.Terrain (A, B)
PLT.xlabel ('x')
PLT.ylabel ('y')
PLT.tick_params (axe = 'x', labelcolor = 'r')
PLT.tick_params (axe = 'y', labelcolor = 'y')
PLT.montrer()

Ici, nous présentons Matplotlib.Bibliothèques Pypllot et Numpy qui nous permettent de créer des graphiques et d'exécuter certaines fonctions numériques. Ensuite, nous initialisons deux tableaux avec les noms «A» et «B», respectivement.

En attendant, nous passons certaines valeurs qui s'interceptent sur les axes X-Y. En utilisant la fonction PLOT (), nous dessinons une ligne sur les axes X-Y, comme indiqué dans le graphique. Dans la ligne suivante, nous définissons les étiquettes de l'axe X et de l'axe Y par l'utilisation du PLT.Fonction Label (). De plus, nous utilisons la méthode Tick_Params () qui modifie la couleur des étiquettes de l'axe X en rouge et les étiquettes de l'axe y en vert. Nous appelons le plt.show () Fonction pour afficher le graphique.

Conclusion:

Nous avons parlé de la façon d'utiliser la méthode Tick_Params () dans Matplotlib. Nous pouvons ajuster la direction et la largeur des tiques en utilisant cette fonction. De plus, nous voyons comment régler la couleur et l'angle de l'étiquette de la rotation des tiques à l'aide de cette fonction. Nous espérons que vous avez trouvé cet article utile. Consultez les autres articles sur les conseils pour plus de conseils et de tutoriels.