Функция Matplotlib.axis.Axis.format_cursor_data () в Python
Matplotlib - это библиотека на Python, которая является численно-математическим расширением библиотеки NumPy. Это потрясающая библиотека визуализации на Python для 2D-графиков массивов, используемая для работы с более широким стеком SciPy.
matplotlib.axis.Axis.format_cursor_data () Функция
Функция Axis.format_cursor_data () в модуле оси библиотеки matplotlib используется для получения строкового представления данных.
Syntax: Axis.format_cursor_data(self, data)
Parameters: This method accepts the following parameters.
- data: This parameter is the data which is used to be used.
Return value: This method return the string representation of data.
Примеры ниже иллюстрируют функцию matplotlib.axis.Axis.format_cursor_data () в matplotlib.axis:
Example 1:
Python3
# Implementation of matplotlib function from matplotlib.axis import Axis import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed( 10 * * 7 ) geeksx = np.random.randn( 10 ) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(geeksx) ax.text( 1.5 , 0.85 , "Value return by format_cursor_data():" , fontweight = "bold" ) ax.text( 0 , 0.7 , Axis.format_cursor_data(ax, data = geeksx)) fig.suptitle( """matplotlib.axis.Axis.format_cursor_data() function Example
""" , fontweight = "bold") plt.show() |
Выход:
Example 2:
Python3
# Implementation of matplotlib function from matplotlib.axis import Axis import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt geeksx = np.array([ 24.40 , 110.25 , 20.05 , 22.00 , 61.90 , 7.80 , 15.00 ]) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(geeksx, "go-" ) ax.text( 1 , 95 , "Value return by format_cursor_data():" , fontweight = "bold" ) ax.text( 1.3 , 85 , Axis.format_cursor_data(ax, data = geeksx)) fig.suptitle( """matplotlib.axis.Axis.format_cursor_data() function Example
""" , fontweight = "bold") plt.show() |
Выход:
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.