Matplotlib es una biblioteca en Python y es una extensión matemática numérica para la biblioteca NumPy. La clase Axes contiene la mayoría de los elementos de la figura: Axis, Tick, Line2D, Text, Polygon, etc., y establece el sistema de coordenadas. Y las instancias de Axes admiten devoluciones de llamada a través de un atributo de devoluciones de llamada.
función matplotlib.axes.Axes.get_xgridlines()
La función Axes.get_xgridlines() en el módulo de ejes de la biblioteca matplotlib se usa para devolver las líneas de cuadrícula x como una lista de instancias de Line2D.
Sintaxis: Axes.get_xgridlines(self)
Parámetros: Este método no acepta ningún parámetro.
Valor devuelto: este método devuelve las líneas de cuadrícula x como una lista de instancias de Line2D.
Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.axes.Axes.get_xgridlines() en matplotlib.axes:
Ejemplo 1:
# Implementation of matplotlib function import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Polygon def func(x): return (x - 4) * (x - 6) * (x - 5) + 100 a, b = 2, 9 # integral limits x = np.linspace(0, 10) y = func(x) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y, "k", linewidth = 2) ax.set_ylim(bottom = 0) # Make the shaded region ix = np.linspace(a, b) iy = func(ix) verts = [(a, 0), *zip(ix, iy), (b, 0)] poly = Polygon(verts, facecolor ='green', edgecolor ='0.5', alpha = 0.4) ax.add_patch(poly) ax.text(0.5 * (a + b), 30, r"$\int_a ^ b f(x)\mathrm{d}x$", horizontalalignment ='center', fontsize = 20) fig.text(0.9, 0.05, '$x$') fig.text(0.1, 0.9, '$y$') ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.set_xticks((a, b-a, b)) ax.set_xticklabels(('$a$', '$valx$', '$b$')) w = ax.get_xgridlines() ax.text(3, 200, "xgridlines values : ", fontweight ="bold") xx = 200 for i in w: ax.text(3, xx-15, str(i), fontweight ="bold") xx-= 15 fig.suptitle('matplotlib.axes.Axes.get_xgridlines()\ function Example\n\n', fontweight ="bold") fig.canvas.draw() plt.show()
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Ejemplo 2:
# Implementation of matplotlib function import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Fixing random state for reproducibility np.random.seed(19680801) x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) y = np.sin(x) y2 = y + 0.2 * np.random.normal(size = x.shape) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) ax.plot(x, y2) ax.set_xticks([0, np.pi, 2 * np.pi]) ax.set_xticklabels(['0', r'$pi$', r'2$pi$']) ax.spines['left'].set_bounds(-1, 1) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) w = ax.get_xgridlines() ax.text(2, 0.5, "xgridlines values : ", fontweight ="bold") xx = 0.5 for i in w: ax.text(2, xx-0.2, str(i), fontweight ="bold") xx-= 0.2 fig.suptitle('matplotlib.axes.Axes.get_xgridlines() \ function Example\n\n', fontweight ="bold") fig.canvas.draw() plt.show()
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Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por SHUBHAMSINGH10 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA