Matplotlib.pyplot.ylabels () в Python

Опубликовано: 23 Марта, 2022

Matplotlib - это библиотека на Python, которая является численно-математическим расширением библиотеки NumPy. Pyplot - это интерфейс на основе состояний для модуля Matplotlib, который предоставляет интерфейс, подобный MATLAB.

Функция matplotlib.pyplot.ylabel ()

Функция ylabel () в модуле pyplot библиотеки matplotlib используется для установки метки для оси x.

Syntax: matplotlib.pyplot.ylabel(ylabel, fontdict=None, labelpad=None, **kwargs)

Parameters: This method accept the following parameters that are described below:

  • ylabel: This parameter is the label text. And contains the string value.
  • labelpad: This parameter is used for spacing in points from the axes bounding box including ticks and tick labels and its default value is None.
  • **kwargs: This parameter is Text properties that is used to control the appearance of the labels.

Примеры ниже иллюстрируют функцию matplotlib.pyplot.ylabel () в matplotlib.pyplot:

Example #1:

# Implementation of matplotlib.pyplot.ylabels() 
# function
    
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
   
t = np.arange(-180.0, 180.0, 0.1)
s = np.radians(t)/2.
   
plt.plot(t, s, "-", lw = 2)
   
plt.xlabel("Longitude")
plt.ylabel("Latitude")
plt.title("ylabels() function")
plt.grid(True)
   
plt.show()

Выход:

Example #2:

# Implementation of matplotlib.pyplot.ylabels() 
# function
   
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
valx1 = np.linspace(0.0, 5.0)
x2 = np.linspace(0.0, 2.0)
  
valy1 = np.cos(2 * np.pi * valx1) * np.exp(-valx1)
y2 = np.cos(2 * np.pi * x2)
  
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(valx1, valy1, "o-")
plt.title("ylabel() Example")
plt.ylabel("Damped oscillation")
  
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x2, y2, ".-")
plt.xlabel("time (s)")
plt.ylabel("Undamped")
  
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.