Computer >> कंप्यूटर ट्यूटोरियल >  >> प्रोग्रामिंग >> Python

Matplotlib फिगर में एक्सिस टिक लेबल हटाए बिना फ्रेम कैसे हटाएं?

कभी-कभी चार्ट को क्लीन लुक देने के लिए फ्रेम (स्पाइन्स) को छिपाना होता है, लेकिन टिक लेबल्स को बनाए रखना होता है। Matplotlib में प्रत्येक स्पाइन की विजिबिलिटी को व्यक्तिगत रूप से कंट्रोल किया जा सकता है।

चरण

  • फिगर का आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें।
  • y डेटा पॉइंट्स की सूची बनाएं।
  • plot() मेथड से y डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें।
  • बाएं-दाएं-ऊपर-नीचे स्पाइन्स को छिपाने के लिए set_visible() मेथड का उपयोग करें।
  • फिगर प्रदर्शित करने के लिए show() मेथड का उपयोग करें।

उदाहरण कोड

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

y = [0, 2, 1, 5, 1, 2, 0]
plt.plot(y, color='red', lw=7)

for pos in ['right', 'top', 'bottom', 'left']:
    plt.gca().spines[pos].set_visible(False)

plt.show()

आउटपुट

लाल मोटी लाइन वाला प्लॉट जहां कोई फ्रेम/बॉर्डर नहीं है, लेकिन X और Y टिक लेबल्स बने हुए हैं।

Matplotlib फिगर में एक्सिस टिक लेबल हटाए बिना फ्रेम कैसे हटाएं?

  1. Matplotlib फिगर के मार्जिन्स कैसे सेट करें? Matplotlib फिगर के मार्जिन्स कैसे सेट करें?

    Matplotlib फिगर के मार्जिन्स सेट करने के लिए margins() मेथड का उपयोग करें। चरण फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें। NumPy का उपयोग करके t और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। इंडेक्स 1 पर करंट फिगर में सबप्लॉट जोड़ें। plot() मेथड का उपयोग करके t और y डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें। प्लॉट का

  1. Matplotlib में सबप्लॉट में टिक लेबल्स को कैसे घुमाएं? Matplotlib में सबप्लॉट में टिक लेबल्स को कैसे घुमाएं?

    सबप्लॉट में टिक लेबल्स घुमाने के लिए, हम set_xticklabels() या set_yticklabels() का उपयोग rotation आर्गुमेंट के साथ कर सकते हैं। संख्याओं की एक सूची (x) बनाएं जिसका उपयोग एक्सिस को टिक करने के लिए किया जा सके। subplot() का उपयोग करके एक्सिस प्राप्त करें जो वर्तमान फिगर में सबप्लॉट जोड़ने में मदद

  1. Matplotlib में सबप्लॉट्स में टिक लेबल्स का घनत्व कैसे कम करें? Matplotlib में सबप्लॉट्स में टिक लेबल्स का घनत्व कैसे कम करें?

    Matplotlib में सबप्लॉट्स में टिक लेबल्स का घनत्व कम करने के लिए, हम न्यूनतम मान को डेंसिटी को असाइन कर सकते हैं। चरण वेरिएबल density इनिशियलाइज़ करें। NumPy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। plot() मेथड का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें। xticks() मेथड का उपयोग करके X-अक्ष