Лекция Основы алгоритмизации. Алгоритмы и величины. Этапы решения задачи на ЭВМ

жүктеу/скачать 0,96 Mb.

бет	28/37
Дата	16.01.2022
өлшемі	0,96 Mb.
	#129365
түрі	Лекция

1 ... 24 25 26 27 28 29 30 31 ... 37

Байланысты:
Все лекции

Понимание нотации plt.subplots()

Ну что же, достаточно теории. Сейчас мы готовы к тому, чтобы связать все вместе и перейти к графикам. Начиная с этого момента, мы (по большому счету) будем ссылаться на неструктурированный (объектно-ориентированный) подход, который более гибкий и становится удобным, в то время как графики становятся все сложнее.

Предпочтительный способ создания объекта Figure с одним объектом Axes под ОО-подходом (не самый интуитивный способ) – это использовать plt.subplots(). (Это единственный раз, когда ОО — подход использует pyplot для создания объектов Figure и Axes).

Python

1

fig, ax = plt.subplots()

Только что мы воспользовались итерируемой распаковкой для назначения отдельной переменной к каждому из двух результатов plt.subplots(). Обратите внимание на то, что мы не передали аргументы к subplots() в данном случае. Вызов по умолчанию – это subplots(nrows=1, ncols=1). В результате, ax является единственным объектом AxesSubplot:

Python

1	print(type(ax)) #

Мы можем вызывать методы экземпляра для управления графиком так же, как когда мы вызываем функции pyplots. Давайте изобразим график с разбивкой по областям трех временных столбцов:

Python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

rng = np.arange(50)

rnd = np.random.randint(0, 10, size=(3, rng.size))

yrs = 1950 + rng

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3))

ax.stackplot(yrs, rng + rnd, labels=['Eastasia', 'Eurasia', 'Oceania'])

ax.set_title('Combined debt growth over time')

ax.legend(loc='upper left')

ax.set_ylabel('Total debt')

ax.set_xlim(xmin=yrs[0], xmax=yrs[-1])

fig.tight_layout()

plt.show()

жүктеу/скачать 0,96 Mb.

Достарыңызбен бөлісу:

1 ... 24 25 26 27 28 29 30 31 ... 37