Функция Matplotlib.axis.Axis.get_view_interval () в Python

Опубликовано: 22 Марта, 2022

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.