Функция Matplotlib.axis.Axis.get_view_interval () 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.
Функция Matplotlib.axis.Axis.get_view_interval ()
Функция Axis.get_view_interval () в модуле оси библиотеки matplotlib используется для получения пределов просмотра (min, max) этой оси.
Syntax: Axis.get_view_interval(self)
Parameters: This method does not accepts any parameters.
Return value: This method returns the view limits (min, max) of this axis.
Примеры ниже иллюстрируют функцию matplotlib.axis.Axis.get_view_interval () в matplotlib.axis:
Example 1:
Python3
# Implementation of matplotlib function from matplotlib.axis import Axis import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig = plt.figure() x = np.linspace( 0 , 4 * np.pi, 100 ) y = 2 * np.sin(x) ax = fig.add_subplot() ax.plot(x,y) print ( "Value return by get_view_interval() :" ) w = ax.xaxis.get_view_interval() print (w) ax.grid() fig.suptitle( """matplotlib.axis.Axis.get_view_interval() function Example
""" , fontweight = "bold") plt.show() |
Выход:
Возвращаемое значение get_view_interval (): [-0,62831853 13,19468915]
Example 2:
Python3
# Implementation of matplotlib function from matplotlib.axis import Axis import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed( 10 * * 7 ) geeks = np.random.randn( 40 ) fig, ax = plt.subplots() ax.acorr(geeks, usevlines = True , normed = True , maxlags = 20 , lw = 3 ) ax.grid( True ) print ( "Value return by get_view_interval() :" ) w = ax.xaxis.get_view_interval() print (w) fig.suptitle( """matplotlib.axis.Axis.get_view_interval() function Example
""" , fontweight = "bold") plt.show() |
Выход:
Возвращаемое значение get_view_interval (): [-22. 22.]
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.