Matplotlib.pyplot.xlim () в Python
Matplotlib is a library in Python and it is numerical – mathematical extension for NumPy library. Pyplot is a state-based interface to a Matplotlib module which provides a MATLAB-like interface. There are various plots which can be used in Pyplot are Line Plot, Contour, Histogram, Scatter, 3D Plot, etc.
#Sample Code
# sample codeimport matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3, 4], [16, 4, 1, 8]) plt.show() |
Выход: 
Функция matplotlib.pyplot.xlim ()
Функция xlim () в модуле pyplot библиотеки matplotlib используется для получения или установки x-границ текущих осей.
Синтаксис:
matplotlib.pyplot.xlim (* аргументы, ** kwargs)
Параметры: этот метод принимает следующие параметры, описанные ниже:
- left: Этот параметр используется для установки xlim влево.
- right: этот параметр используется для установки xlim вправо.
- ** kwargs: этот параметр - свойства текста, который используется для управления внешним видом меток.
Returns: Это возвращает следующее:
- left, right: возвращает кортеж новых пределов оси x.
Примеры ниже иллюстрируют функцию matplotlib.pyplot.ylim () в matplotlib.pyplot:
Example-1:
# Implementation of matplotlib functionimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np h = plt.plot(np.arange(0, 10), np.arange(0, 10))plt.xlim([-5, 20])l1 = np.array((1, 1))angle = 65 th1 = plt.text(l1[0], l1[1], "Line_angle", fontsize = 10, rotation = angle, rotation_mode ="anchor") plt.title(" matplotlib.pyplot.xlim() Example")plt.show() |
Выход:
Example-2:
# Implementation of matplotlib functionimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np np.random.seed(9680801) mu, sigma = 50, 13x = mu + sigma * np.random.randn(10000) # the histogram of the datan, bins, patches = plt.hist(x, 50, density = True, facecolor ="g", alpha = 0.75) plt.xlabel("No of Users in K")plt.title("Histogram of IQ")plt.text(50, .035, r"$mu = 50, sigma = 13$") plt.xlim(-10, 110)plt.ylim(0, 0.04) plt.grid(True)plt.title(" matplotlib.pyplot.xlim() Example")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.