- Bài 1: Giới thiệu Matplotlib
- Bài 2: Môi trường cài đặt
- Bài 3: Jupyter Notebook
- Bài 4: Pyplot API
- Bài 5: Khái niệm cơ bản về Plot
- Bài 6: PyLab
- Bài 7: Giao diện hướng đối tượng
- Bài 8: Figture và Axes
- Bài 9: Multiplots
- Bài 10: Hàm Subplots() và Subplot2grid()
- Bài 11: Grids
- Bài 12: Định dạng Axes
- Bài 13: Đặt giới hạn X và Y
- Bài 14: Trục đôi
- Bài 15: Bar Plot
- Bài 16: Histogram
- Bài 17: Pie Chart ( Biểu đồ tròn )
- Bài 18: Scatter Plot ( Biểu đồ phân tán )
- Bài 19: Contour Plot ( Đồ thị đường bao )
- Bài 20: Quiver Plot
- Bài 21: Box Plot ( Biểu đồ nén)
- Bài 22: Violin Plot
- Bài 23: Three-dimensional Plotting ( Biểu đồ 3 chiều )
- Bài 24: 3D Contour Plot ( Biểu đồ viền 3D )
- Bài 25: 3D Wireframe plot
- Bài 26: 3D Surface plot
- Bài 27: Làm việc với văn bản
- Bài 28: Biểu thức toán học
- Bài 29: Làm việc với ảnh
- Bài 30: Transforms ( Biến đổi trục )
Bài 12: Định dạng Axes - Matplotib Cơ Bản
Đăng bởi: Admin | Lượt xem: 2489 | Chuyên mục: AI
Đôi khi, các điểm lớn hơn nhiều so với phần lớn dữ liệu. Trong trường hợp này, tỷ lệ của một trục cần phải được đặt là logarit thay vì tỷ lệ bình thường. Đây là thang đo Logarit. Trong Matplotlib, có thể thực hiện bằng cách đặt thuộc tính xscale hoặc vscale của trục thành ‘log’.
Yêu cầu hiển thị một số khoảng cách bổ sung giữa các số trục và label trục. Thuộc tính bảng label của một trong hai trục (x hoặc y hoặc cả hai) có thể được đặt thành giá trị mong muốn.
Xét ví dụ sau, Ô bên phải có thang đo logarit và ô bên trái có trục x có label ở khoảng cách xa hơn.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10,4))
x = np.arange(1,5)
axes[0].plot( x, np.exp(x))
axes[0].plot(x,x**2)
axes[0].set_title("Normal scale")
axes[1].plot (x, np.exp(x))
axes[1].plot(x, x**2)
axes[1].set_yscale("log")
axes[1].set_title("Logarithmic scale (y)")
axes[0].set_xlabel("x axis")
axes[0].set_ylabel("y axis")
axes[0].xaxis.labelpad = 10
axes[1].set_xlabel("x axis")
axes[1].set_ylabel("y axis")
plt.show()
Axis spines là các đường nối trục đánh dấu phân chia ranh giới khu vực plot area. Đối tượng trục có các spine nằm ở trên, dưới, trái và phải.
Mỗi spine có thể được định dạng bằng cách chỉ định màu sắc và chiều rộng. Mọi cạnh có thể bị ẩn nếu màu của nó được đặt thành không.
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.spines['bottom'].set_color('blue')
ax.spines['left'].set_color('red')
ax.spines['left'].set_linewidth(2)
ax.spines['right'].set_color(None)
ax.spines['top'].set_color(None)
ax.plot([1,2,3,4,5])
plt.show()
Theo dõi VnCoder trên Facebook, để cập nhật những bài viết, tin tức và khoá học mới nhất!
- Bài 1: Giới thiệu Matplotlib
- Bài 2: Môi trường cài đặt
- Bài 3: Jupyter Notebook
- Bài 4: Pyplot API
- Bài 5: Khái niệm cơ bản về Plot
- Bài 6: PyLab
- Bài 7: Giao diện hướng đối tượng
- Bài 8: Figture và Axes
- Bài 9: Multiplots
- Bài 10: Hàm Subplots() và Subplot2grid()
- Bài 11: Grids
- Bài 12: Định dạng Axes
- Bài 13: Đặt giới hạn X và Y
- Bài 14: Trục đôi
- Bài 15: Bar Plot
- Bài 16: Histogram
- Bài 17: Pie Chart ( Biểu đồ tròn )
- Bài 18: Scatter Plot ( Biểu đồ phân tán )
- Bài 19: Contour Plot ( Đồ thị đường bao )
- Bài 20: Quiver Plot
- Bài 21: Box Plot ( Biểu đồ nén)
- Bài 22: Violin Plot
- Bài 23: Three-dimensional Plotting ( Biểu đồ 3 chiều )
- Bài 24: 3D Contour Plot ( Biểu đồ viền 3D )
- Bài 25: 3D Wireframe plot
- Bài 26: 3D Surface plot
- Bài 27: Làm việc với văn bản
- Bài 28: Biểu thức toán học
- Bài 29: Làm việc với ảnh
- Bài 30: Transforms ( Biến đổi trục )