So schalten Sie die Achsen für Subplots in Matplotlib aus
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matplotlib.axes.Axes.axis()
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matplotlib.axes.Axes.set_axis_off()
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matplotlib.pyplot.axis()
-
get_xaxis().set_visible()
undget_yaxis().set_visible()
Wir können die Achsen von Subplots in Matplotlib ausschalten, indem wir die Methoden axis()
und set_axis_off()
für Achsen-Objekte verwenden. Wir können Achsen auch ausschalten, indem wir die axis()
Methode für das Pyplot-Objekt verwenden. Um Achsen insbesondere für die X-Achse auszuschalten, verwenden wir die Methode axes.get_xaxis().set_visible()
und um Achsen insbesondere für die Y-Achse auszuschalten, verwenden wir die Methode axis.get_yaxis().set_visible()
.
matplotlib.axes.Axes.axis()
Um die Achsen für Subplots auszuschalten, übergeben wir off
als Parameter an die Methode matplotlib.axes.Axes.axis()
.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-3, 3, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = 1 / (1 + np.exp(-x))
y4 = np.exp(x)
fig, ax = plt.subplots(2, 2)
ax[0, 0].plot(x, y1)
ax[0, 0].set_title("Sine function")
ax[0, 0].axis("off")
ax[0, 1].plot(x, y2)
ax[0, 1].set_title("Cosine function")
ax[0, 1].axis("off")
ax[1, 0].plot(x, y3)
ax[1, 0].set_title("Sigmoid function")
ax[1, 0].axis("off")
ax[1, 1].plot(x, y4)
ax[1, 1].set_title("Exponential function")
ax[1, 1].axis("off")
fig.tight_layout()
plt.show()
Ausgabe:
Hier schalten wir die Achsen für jede Teilfläche mit der Methode axes.axis("off")
aus.
matplotlib.axes.Axes.set_axis_off()
Wir verwenden matplotlib.axes.Axes.set_axis_off()
, um die x- und y-Achse auszuschalten, was sich auch auf die Achsenlinien, Ticks, Ticklabels, Gitter und Achsenbeschriftungen auswirkt.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-3, 3, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = 1 / (1 + np.exp(-x))
y4 = np.exp(x)
fig, ax = plt.subplots(2, 2)
ax[0, 0].plot(x, y1)
ax[0, 0].set_title("Sine function")
ax[0, 0].set_axis_off()
ax[0, 1].plot(x, y2)
ax[0, 1].set_title("Cosine function")
ax[0, 1].set_axis_off()
ax[1, 0].plot(x, y3)
ax[1, 0].set_title("Sigmoid function")
ax[1, 0].set_axis_off()
ax[1, 1].plot(x, y4)
ax[1, 1].set_title("Exponential function")
ax[1, 1].set_axis_off()
fig.tight_layout()
plt.show()
Ausgabe:
matplotlib.pyplot.axis()
Wenn eine Abbildung einen einzelnen Plot enthält, können wir die Achsen für Unterplotts ausschalten, indem wir der Methode matplotlib.pyplot.axis()
als Argument off
übergeben. Wenn die Abbildung jedoch mehrere Subplots enthält, schaltet diese Methode die Achsen nur für den letzten Subplot aus.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-3, 3, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.axis("off")
plt.show()
Ausgabe:
get_xaxis().set_visible()
und get_yaxis().set_visible()
Wir können die X-Achse ausschalten, indem wir False
als Argument an get_xaxis().set_visible()
übergeben. Und um die Y-Achse abzuschalten, übergeben wir False
als Argument an get_yaxis().set_visible()
. Mit dieser Funktion können wir eine einzelne Achse ausschalten.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-3, 3, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = 1 / (1 + np.exp(-x))
y4 = np.exp(x)
fig, ax = plt.subplots(2, 2)
ax[0, 0].plot(x, y1)
ax[0, 0].set_title("Sine function")
ax[0, 0].get_xaxis().set_visible(False)
ax[0, 0].get_yaxis().set_visible(False)
ax[0, 1].plot(x, y2)
ax[0, 1].set_title("Cosine function")
ax[0, 1].get_xaxis().set_visible(False)
ax[0, 1].get_yaxis().set_visible(False)
ax[1, 0].plot(x, y3)
ax[1, 0].set_title("Sigmoid function")
ax[1, 0].get_xaxis().set_visible(False)
ax[1, 0].get_yaxis().set_visible(False)
ax[1, 1].plot(x, y4)
ax[1, 1].set_title("Exponential function")
ax[1, 1].get_xaxis().set_visible(False)
ax[1, 1].get_yaxis().set_visible(False)
fig.tight_layout()
plt.show()
Ausgabe:
Diese Methode hat jedoch keinen Einfluss auf den Rahmen der Handlung. Um den Rahmen abzuschalten, übergeben wir das Schlüsselwortargument frameon=False
an die Methode plt.axes()
.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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