Matplotlib es una biblioteca en Python y es una extensión matemática numérica para la biblioteca NumPy. Pyplot es una interfaz basada en estado para un módulo Matplotlib que proporciona una interfaz similar a MATLAB. Hay varios gráficos que se pueden usar en Pyplot: Gráfico de línea, Contorno, Histograma, Dispersión, Gráfico 3D, etc.
La función triplot() en el módulo pyplot de la biblioteca matplotlib se usa para dibujar una cuadrícula triangular no estructurada como líneas y/o marcadores.
Sintaxis: matplotlib.pyplot.triplot(*args, **kwargs)
Parámetros: Este método acepta los siguientes parámetros que se describen a continuación:
- x, y: estos parámetros son las coordenadas x e y de los datos que se van a trazar.
- triangulación: este parámetro es un objeto matplotlib.tri.Triangulation .
- **kwargs: este parámetro es Propiedades de texto que se utilizan para controlar la apariencia de las etiquetas.
Todos los argumentos y kwargs restantes son los mismos que para matplotlib.pyplot.plot().
Devoluciones: Esto devuelve la lista de 2 Line2D que contiene lo siguiente:
- Las líneas trazadas para los bordes de los triángulos.
- Los marcadores trazados para los Nodes de triángulos.
Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.pyplot.triplot() en matplotlib.pyplot:
Ejemplo 1:
# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.tri as mtri
import numpy as np
# Create triangulation.
x = np.asarray([0, 1, 2, 3, 0.5, 1.5,
2.5, 1, 2, 1.5])
y = np.asarray([0, 0, 0, 0, 1.0,
1.0, 1.0, 2, 2, 3.0])
triangles = [[0, 1, 4], [1, 2, 5],
[2, 3, 6], [1, 5, 4],
[2, 6, 5], [4, 5, 7],
[5, 6, 8], [5, 8, 7],
[7, 8, 9]]
triang = mtri.Triangulation(x, y, triangles)
z = np.cos(1.5 * x) * np.cos(1.5 * y)
plt.tricontourf(triang, z)
plt.triplot(triang, 'go-')
plt.title('matplotlib.pyplot.triplot() Example')
plt.show()
Producción:
Ejemplo 2:
# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.tri as tri
import numpy as np
n_angles = 24
n_radii = 9
min_radius = 0.5
radii = np.linspace(min_radius, 0.9,
n_radii)
angles = np.linspace(0, 3 * np.pi, n_angles,
endpoint = False)
angles = np.repeat(angles[..., np.newaxis],
n_radii, axis = 1)
angles[:, 1::2] += np.pi / n_angles
x = (radii * np.cos(angles)).flatten()
y = (radii * np.sin(angles)).flatten()
triang = tri.Triangulation(x, y)
triang.set_mask(np.hypot(x[triang.triangles].mean(axis = 1),
y[triang.triangles].mean(axis = 1))
< min_radius)
plt.triplot(triang, 'go-', lw = 1)
plt.title('matplotlib.pyplot.triplot() Example')
plt.show()
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por SHUBHAMSINGH10 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA