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

Matplotlib के साथ 3D प्लॉट में एक्सिस छुपाएं लेकिन एक्सिस लेबल्स रखें

Matplotlib के साथ 3D प्लॉट में एक्सिस छुपाने लेकिन एक्सिस लेबल्स रखने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें:

चरण

  • फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें।
  • नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर एक्टिवेट करें।
  • सबप्लॉट अरेंजमेंट के हिस्से के रूप में '~.axes.Axes' को फिगर में जोड़ें।
  • NumPy का उपयोग करके x, y, z, dx, dy और dz डेटा पॉइंट्स बनाएं
  • 3D बार्स प्लॉट करने के लिए bar3d() मेथड का उपयोग करें।
  • एक्सिस छुपाने के लिए कलर टपल इनिशियलाइज़ करें, वही जो एक्सिस कलर का हो।
  • x, y और z एक्सिस प्लेन कलर प्रॉपर्टी को कलर टपल के समान सेट करें।
  • x, y और z एक्सिस लाइन कलर प्रॉपर्टी को कलर टपल के समान सेट करें।
  • x, y और z एक्सिस पर खाली टिक्स सेट करें।
  • x, y और z एक्सिस लेबल्स सेट करें।
  • फिगर डिस्प्ले करने के लिए show() मेथड का उपयोग करें।

उदाहरण

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

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

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y = [5, 6, 7, 8, 2, 5, 6, 3, 7, 2]
z = np.zeros(10)
dx = np.ones(10)
dy = np.ones(10)
dz = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
ax.bar3d(x, y, z, dx, dy, dz, color="green")
color_tuple = (1.0, 1.0, 1.0, 0.0)
ax.w_xaxis.set_pane_color(color_tuple)
ax.w_yaxis.set_pane_color(color_tuple)
ax.w_zaxis.set_pane_color(color_tuple)
ax.w_xaxis.line.set_color(color_tuple)
ax.w_yaxis.line.set_color(color_tuple)
ax.w_zaxis.line.set_color(color_tuple)
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
ax.set_zticks([])
ax.set_xlabel('X-Axis')
ax.set_ylabel('Y-Axis')
ax.set_zlabel('Z-Axis')
plt.show()

आउटपुट

3D बार चार्ट जहां एक्सिस लाइन्स और प्लेन अदृश्य हैं लेकिन एक्सिस लेबल्स (X-Axis, Y-Axis, Z-Axis) दिखाई देते हैं।

  1. मनमाने डेटा का उपयोग करके Matplotlib से 4D प्लॉट कैसे बनाएं? मनमाने डेटा का उपयोग करके Matplotlib से 4D प्लॉट कैसे बनाएं?

    4D प्लॉट बनाने के लिए, हम x, y, z और c स्टैंडर्ड डेटा पॉइंट्स बना सकते हैं। नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर सक्रिय करें। चरण figure() मेथड का उपयोग करके फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर सक्रिय करें। सबप्लॉट व्यवस्था के हिस्से के रूप में फिगर जोड़ें। NumPy का उपयोग करके x, y, z और c डेटा पॉइंट्स बनाएं।

  1. मैटप्लॉटलिब के साथ पायथन में 3D डेंसिटी मैप कैसे प्लॉट करें? मैटप्लॉटलिब के साथ पायथन में 3D डेंसिटी मैप कैसे प्लॉट करें?

    मैटप्लॉटलिब के साथ पायथन में 3D डेंसिटी मैप प्लॉट करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: नम्पाई का उपयोग करके side, x, y और z बनाएं। नम्पाई linspace तीसरे नंबर के आधार पर दो पॉइंट्स के बीच डेटा बनाने में मदद करता है। side डेटा का उपयोग करके कोऑर्डिनेट वैक्टर्स से कोऑर्डिनेट मैट्रिक्स लौटाएं

  1. पायथन Matplotlib में एक पाई चार्ट में एक स्लाइस को हाइलाइट करने का तरीका पायथन Matplotlib में एक पाई चार्ट में एक स्लाइस को हाइलाइट करने का तरीका

    परिचय पाई चार्ट प्रतिशत दर्शाने का बहुत आम तरीका है। आइए देखें कि Matplotlib में पाई चार्ट कैसे बनाएं और एक स्लाइस को हाइलाइट (explode) कैसे करें। चरण Matplotlib इंस्टॉल करें: pip install matplotlib इम्पोर्ट करें: import matplotlib.pyplot as plt डेटा तैयार करें: tennis_stats = ((Federer, 20), (Na