Comment désactiver les axes des sous-tracés dans Matplotlib
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matplotlib.axes.Axes.axis()
-
matplotlib.axes.Axes.set_axis_off()
-
matplotlib.pyplot.axis()
-
get_xaxis().set_visible()
etget_yaxis().set_visible()
Nous pouvons désactiver les axes des sous-tracés dans Matplotlib en utilisant les méthodes axis()
et set_axis_off()
pour les objets axes. Nous pouvons également désactiver les axes en utilisant la méthode axis()
pour l’objet pyplot. Pour désactiver l’axe pour l’axe X en particulier, nous utilisons la méthode axes.get_xaxis().set_visible()
et pour désactiver l’axe pour l’axe Y en particulier, nous utilisons la méthode axes.get_yaxis().set_visible()
.
matplotlib.axes.Axes.axis()
Pour désactiver les axes des sous-tracés, nous passons off
comme paramètre à 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()
Production:
Ici, nous désactivons les axes pour chaque sous-tracé en utilisant la méthode axes.axis("off")
.
matplotlib.axes.Axes.set_axis_off()
Nous utilisons matplotlib.axes.Axes.set_axis_off()
pour tourner les x et y- axe désactivé affectant également les lignes d’axe, les ticks, les ticklabels, les étiquettes de grille et d’axe.
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()
Production:
matplotlib.pyplot.axis()
Si une figure contient un seul tracé, nous pouvons désactiver les axes des sous-tracés en passant off
comme argument à matplotlib.pyplot.axis()
, méthode. Cependant, si la figure contient plusieurs sous-tracés, cette méthode désactive uniquement les axes pour le dernier sous-tracé.
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()
Production:
get_xaxis().set_visible()
et get_yaxis().set_visible()
Nous pouvons désactiver l’axe X en passant False
comme argument à get_xaxis().set_visible()
. Et pour désactiver l’axe Y, nous passons False
comme argument à get_yaxis().set_visible()
. Nous pouvons désactiver un seul axe en utilisant cette fonction.
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()
Production:
Cependant, cette méthode n’a aucun effet sur le cadre du tracé. Pour désactiver le cadre, nous passons l’argument de mot clé frameon=False
à la méthode plt.axes()
.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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