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Matplotlib में ऑर्थोग्राफ़िक और परिप्रेक्ष्य प्रक्षेपण में अंतर करें

परिप्रेक्ष्य और ओर्थोग्राफिक प्रोजेक्शन प्लॉट को प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित कदम उठा सकते हैं -

  • आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें।
  • नया आंकड़ा बनाएं या मौजूदा आंकड़ा सक्रिय करें।
  • एक '~.axes.Axes' जोड़ें एक सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में चित्र के लिए।
  • प्रक्षेपण प्रकार को 'परिप्रेक्ष्य . के रूप में सेट करें ' पर ax1 अक्ष।
  • प्लॉट का शीर्षक सेट करें।
  • एक '~.axes.Axesजोड़ें ' सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में आंकड़े के लिए।
  • प्रक्षेपण प्रकार को 'ऑर्थोग्राफ़िक . के रूप में सेट करें ' ax2 अक्ष पर।
  • प्लॉट का शीर्षक सेट करें।
  • आंकड़ा प्रदर्शित करने के लिए, दिखाएं () . का उपयोग करें विधि।

उदाहरण

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1, projection='3d')
ax1.set_proj_type('persp')
ax1.set_title('Perspective')

ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2, projection='3d')
ax2.set_proj_type('ortho')
ax2.set_title('Orthographic')

plt.show()

आउटपुट

Matplotlib में ऑर्थोग्राफ़िक और परिप्रेक्ष्य प्रक्षेपण में अंतर करें


  1. Matplotlib आकृति के मार्जिन को कैसे सेट करें?

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  1. Python और Matplotlib का उपयोग करके 3D स्कैटर प्लॉट पर अल्फा मान को नियंत्रित करना

    Python और Matplotlib का उपयोग करके 3D स्कैटर प्लॉट पर अल्फा मान को नियंत्रित करने के लिए, हम facecolor और edgecolors मान सेट कर सकते हैं। आकृति का आकार सेट करें और सबप्लॉट के बीच और आसपास पैडिंग समायोजित करें। एक नया आंकड़ा बनाएं या आंकड़ा () . का उपयोग करके मौजूदा आंकड़े को सक्रिय करें विधि। एक ~.

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    इमरीड विधि के लिए एक साधारण कॉल हमारी छवि को एक बहु-आयामी NumPy सरणी (क्रमशः प्रत्येक लाल, हरे और नीले रंग के घटक के लिए एक) के रूप में लोड करता है और स्क्रीन पर हमारी छवि प्रदर्शित करता है। जबकि, cv2 RGB छवियों को बहु-आयामी NumPy सरणियों के रूप में दर्शाता है, लेकिन उल्टे क्रम में। कदम फिगर साइज