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Matplotlib는 이를 명시적 계층 구조가 아닌 그림 해부학으로 제시합니다. 모든 컬러맵은 `_r`을 추가하여 되돌릴 수 있으므로 `RdYlGn_r`은 반전된 빨간색-노란색-녹색 색상 맵입니다. Matplotlib는 문서에서 ColorMaps에 대한 편리한 시각적 참조 가이드를 유지 관리합니다. 그러나 이제 다른 서브플롯(축)에 그려진 점을 원하기 때문에 plt 대신 각 축(아래 코드의 ax1 및 ax2)에서 플롯 함수를 호출해야 합니다. 다음은 더 큰 플롯으로 확대되는 내부 플롯의 예입니다. subplot2grid()에 대한 두 번째 인수는 그리드 내의 축의 (행, 열) 위치입니다.이 Matplotlib 자습서에서는 토론 서브 플롯이 될 것입니다. 동일한 그림에서 여러 차트를 만드는 데 사용되는 서브플롯을 처리하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 지금은 코드의 깔끔한 슬레이트로 시작하겠습니다. 선형으로 따르는 경우 이전 코드를 계속 유지하거나 항상 코드에 대한 이전 자습서를 다시 방문할 수 있습니다. 일반 그리드를 넘어 여러 행과 열에 걸쳐 있는 서브플롯으로 이동하려면 plt. GridSpec()은 최상의 도구입니다. plt.

GridSpec() 오브젝트는 자체적으로 플롯을 만들지 않습니다. 그것은 단순히 plt.subplot() 명령에 의해 인식 되는 편리한 인터페이스. 예를 들어, 두 행의 격자와 일부 지정된 너비 및 높이 공간이 있는 세 개의 열에 대한 격자 스펙은 다음과 같습니다: plt.subplot2grid 및 plt. GridSpec을 사용하면 복잡한 레이아웃을 그릴 수 있습니다. 다음은 좋은 plt.subplot2grid 예제입니다. 다시 말하지만, 서브 플롯의 다양한 구성을 구상하고 당신이 편안하게 느낄 때까지 subplot2grid와 함께 일어날 수 있도록! 이것은 단지 바태로할 수 있는 일의 힌트를 주기 위한 것입니다. 어쩌면 나는 그것에 별도의 게시물을 쓸 것입니다. 그러나, 공식 seaborn 페이지는 당신이 시작 에 대 한 좋은 예가 있다. plt.gca() 및 plt.gcf()가 있는 현재(서브플롯) 축에 대한 참조를 얻을 수 있습니다. 마찬가지로 plt.cla() 및 plt.clf()는 각각 현재 축과 그림을 지웁니다.

우리는 몇 가지 플롯을 할 준비가되어 있습니다. Matplotlib의 그리드 스펙 모듈은 더 많은 서브 플롯 사용자 정의를 할 수 있습니다. pyplot의 서브 플롯2grid()는 이 모듈과 잘 상호 작용합니다. 위의 몇 가지 예에서 볼 수 있듯이 matplotlib이 기술적, 구문중심라이브러리가 될 수 있다는 사실에 대해서는 다음과 같이 레이아웃을 만들고 싶다고 가정해 보겠습니다. 제작 준비 차트를 만들려면 플롯을 미세 조정하기 위해 인터넷 검색을 하고 줄의 호지포지를 결합하는 데 반 시간이 필요합니다. 우리는 구문과 matplotlib 플롯을 만드는 전반적인 구조를 커버, 플롯의 다양한 구성 요소를 수정하는 방법을 보았다, 사용자 정의 서브 플롯 레이아웃, 플롯 스타일, 색상, 팔레트, 다른 플롯 유형을 그리기 등. pyplot.subplots의 매개변수 서브플롯_kw는 서브플롯 속성을 제어합니다(그림.add_서브플롯 참조). 특히 극좌표 축 그리드를 만드는 데 사용할 수 있습니다. 먼저 그림을 만들고 스타일을 사용하고 그림을 만든 다음 임의로 예제 플롯을 만드는 함수를 만듭니다. 플롯이 작성됩니다.

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