Matplotlib Retina

1. Matplotlib für Python
2. Netzhaut in Python
3. Verwenden Sie Python matplotlib Retina
4. Abschluss

Matplotlib ist eine Python-Bibliothek, die qualitativ hochwertige 2D- und 3D-Plots erzeugen kann. Eines der Hauptmerkmale ist die Unterstützung von retina-Displays mit Bildschirmen mit hoher Pixeldichte.

Dadurch sehen matplotlib-Plots scharf und klar aus, insbesondere auf Laptop- und Mobilbildschirmen. Es gibt zwei Möglichkeiten, matplotlib mit dem Retina-Display zu verwenden.

1. Der magische Befehl %matplotlib inline
2. Konfigurieren Sie matplotlib, um ein Backend zu verwenden

Matplotlib für Python

Matplotlib zielt darauf ab, 2D-Grafiken in Publikationsqualität für wissenschaftliche Veröffentlichungen und Präsentationen zu erstellen. Für interaktives Arbeiten enthält matplotlib mehrere Toolkits für grafische Benutzeroberflächen.

Das standardmäßige Matplotlib-Backend wird verwendet, um statische PNGs zu erstellen. Es verfügt über Veröffentlichungsqualitätszahlen in verschiedenen Hardcopy-Formaten und interaktiven Umgebungen auf allen Plattformen.

Einige der Funktionen von matplotlib sind:

1. Unterstützung für verschiedene Backends
2. Plotten mit einer GUI
3. Grundlegendes Plotten
4. Plotten mit einem Notizbuch
5. Plotten mit einem server
6. Plotten mit einer Anwendung
7. Plotten mit einer Bibliothek

Es ist so flexibel wie möglich gestaltet. Der Benutzer kann aus verschiedenen Backends wählen, darunter das Backend von matplotlib, das eine breite Palette von Ausgabegeräten wie PNG, PDF, SVG, JPG, GIF und interaktive Backends unterstützt .

Darüber hinaus verfügt es über mehrere Add-on-Tools, wie zum Beispiel:

1. Ein Animationspaket
2. Ein Toolkit zum Erstellen von Vektorgrafiken
3. Ein Toolkit zum Erstellen von Plots in Publikationsqualität
4. Ein Set zum Arbeiten mit Matrizen
5. Eine Reihe von Tools zum Arbeiten mit Bildern
6. Eine Reihe von Werkzeugen zum Arbeiten mit 3D-Daten

Netzhaut in Python

Die Netzhaut ist ein hochauflösendes Anzeigegerät. Es ist ein Anzeigegerät, das aus einem Raster einzelner Pixeleinheiten besteht, die zur Erzeugung eines Bildes verwendet werden.

Auf der Rückseite des Auges befindet sich die Netzhaut, die zuverlässig Licht in elektrische Impulse umwandelt, die an das Gehirn gesendet werden.

Verwenden Sie Python matplotlib Retina

Der Matplotlib retina-Graph ist ein hochauflösender Graph, der mit der Matplotlib-Bibliothek generiert werden kann. Dieses Diagramm wird verwendet, um die Daten genauer und übersichtlicher zu visualisieren.

Der Retina-Graph kann mit dem pyplot-Modul der Matplotlib-Bibliothek generiert werden. Dieses Modul hilft beim Erstellen von zweidimensionalen Diagrammen.

Der Retina-Graph wird mit der Funktion plot() des Moduls pyplot erstellt.

Diese Funktion wird also verwendet, um die Daten im Diagramm darzustellen. Die Daten werden mit der Funktion line() in die Grafik eingetragen.

Diese Funktion wird verwendet, um die Linie auf dem Diagramm zu zeichnen.

So kann der Retina-Graph mit der Funktion show() des Moduls pyplot generiert werden. Diese Funktion wird verwendet, um die Grafik auf dem Bildschirm anzuzeigen.

Es gibt zwei Möglichkeiten, matplotlib mit einem Retina-Display zu verwenden:

1. Verwenden Sie den magischen Befehl %matplotlib inline, um Figuren direkt im Notebook zu rendern.
2. Konfigurieren Sie matplotlib so, dass es ein Backend verwendet, das Retina-Displays unterstützt.

den magischen Befehl %matplotlib inline

Diese Methode ist am einfachsten zu verwenden, hat aber den Nachteil, dass alle Abbildungen mit einer niedrigeren Auflösung gerendert werden, da sie im Notebook angezeigt werden.

# %matplotlib inline

# import the required libraries and modules
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# configure the figure format
%config InlineBackend.figure_format = "retina"

plt.rcParams["figure.figsize"] = (7.0, 4.5)
a = np.linspace(-3*np.pi, 3*np.pi, 90)

# show the figure
plt.plot(a, np.sin(a)/a)

Ausgang:

matplotlib konfigurieren

Diese Option erfordert etwas mehr Konfiguration, führt jedoch zu qualitativ hochwertigeren Zahlen. Um matplotlib für die Verwendung eines Backends zu konfigurieren, das Retina-Displays unterstützt, müssen Sie Ihre matplotlibrc-Datei bearbeiten.

1. Auf einem Mac befindet sich diese Datei unter ~/.matplotlib/matplotlibrc.
2. Unter Windows befindet sich diese Datei unter C:\Benutzer<Benutzername>.matplotlib\matplotlibrc.
3. Unter Linux befindet sich diese Datei unter ~/.config/matplotlib/matplotlibrc.

Sie müssen Ihrer matplotlibrc-Datei die folgenden Zeilen hinzufügen:

backend: TkAgg
tk.window_focus()
fig.set_size_inches(7, 5)

Nachdem Sie Ihre matplotlibrc-Datei bearbeitet haben, müssen Sie Ihren Notebook-Kernel neu starten, damit die Änderungen wirksam werden.

# %matplotlib inline

# import libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# configure the file format, and set it to "retina"
%config InlineBackend.figure_format = "retina"
thetaValue = np.linspace(2, 7*np.pi, 200)

# create array
arrSize = 10*np.ones(200)

a = np.random.rand(200)
b = thetaValue*np.cos(thetaValue)
c = thetaValue*np.sin(thetaValue)

# display figure
print(plt.scatter(b, c, arrSize, a))

Ausgang:

Abschluss

Sie waren wahrscheinlich frustriert, wenn Sie versucht haben, Ihre Diagramme in Matplotlib angemessen anzupassen.

Aus diesem Artikel können Sie ersehen, dass Matplotlib wie viele Veröffentlichungen im Bereich der Datenvisualisierung qualitativ hochwertige Zahlen produziert. Das Standardformat ist PDF, und viele andere werden unterstützt.

Die grundlegende Verwendung ist einfach, erstellen Sie eine Figur, fügen Sie einige Achsen hinzu, zeichnen Sie einige Daten auf den Achsen und rufen Sie dann die Show auf, um die Figur anzuzeigen.