Matplotlib.figure.Figure.get_figheight () в Python

Опубликовано: 23 Марта, 2022

Matplotlib - это библиотека на Python, которая является численно-математическим расширением библиотеки NumPy. Модуль Figure предоставляет Художника верхнего уровня, Figure, который содержит все элементы сюжета. Этот модуль используется для управления интервалом по умолчанию для подзаголовков и контейнера верхнего уровня для всех элементов графика.

matplotlib.figure.Figure.get_figheight () метод

Модуль фигуры метода get_figheight () библиотеки matplotlib используется для получения высоты фигуры в виде числа с плавающей запятой.

Syntax: get_figheight(self)

Parameters: This method does not accept any parameters.

Returns: This method return the figure height as a float.

Примеры ниже иллюстрируют функцию matplotlib.figure.Figure.get_figheight () в matplotlib.figure:

Example 1:

# Implementation of matplotlib function 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.figure import Figure
from mpl_toolkits.axisartist.axislines import Subplot 
import numpy as np 
  
  
fig = plt.figure() 
      
ax = Subplot(fig, 111
fig.add_subplot(ax)  
  
w = fig.get_figheight()
ax.text(0.2, 0.5,
        "Value Return by get_figheight() : "
        + str(w),
        fontweight ="bold")
    
fig.canvas.draw()
fig.suptitle("matplotlib.figure.Figure.get_figheight()
function Example", fontweight ="bold"
  
plt.show()

Выход:

Example 2:

# Implementation of matplotlib function 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.figure import Figure
import numpy as np
  
  
fig = plt.figure(edgecolor = "red", figsize =(7, 6)) 
       
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
     
xx = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.01
ax.plot(xx, np.sin(xx)) 
   
w = fig.get_figheight()
ax.text(1.5, 0,
        "Value Return by get_figheight() : "
        + str(w),
        fontweight ="bold")
     
fig.canvas.draw()
  
fig.suptitle("matplotlib.figure.Figure.get_figheight()
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.