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_xticklines()
La función Axes.get_xticklines() en el módulo de ejes de la biblioteca matplotlib se usa para devolver las líneas x tick como una lista de instancias de Line2D.
Sintaxis: Axes.get_xticklines(self)
Parámetros: Este método no acepta ningún parámetro.
Valor devuelto: este método devuelve las líneas de marca x como una lista de instancias de Line2D.
Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.axes.Axes.get_xticklines() 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_xticklines()
ax.text(3, 200, "xticklines values : ",
fontweight ="bold")
xx = 200
for i in w:
ax.text(4, xx-15, str(i), fontweight ="bold")
xx-= 15
fig.suptitle('matplotlib.axes.Axes.get_xticklines()\
function Example\n\n', fontweight ="bold")
fig.canvas.draw()
plt.show()
Producción:
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_xticklines()
ax.text(2, 0.8, "xticklines values : ",
fontweight ="bold")
xx = 0.8
for i in w:
ax.text(2.3, xx-0.2, str(i), fontweight ="bold")
xx-= 0.2
fig.suptitle('matplotlib.axes.Axes.get_xticklines() \
function Example\n\n', fontweight ="bold")
fig.canvas.draw()
plt.show()
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por SHUBHAMSINGH10 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA