Matplotlib es una biblioteca en Python y es una extensión matemática numérica para la biblioteca NumPy. Es una biblioteca de visualización increíble en Python para gráficos 2D de arrays y se utiliza para trabajar con la pila SciPy más amplia.
Matplotlib.axis.Axis.get_transform() Función
La función Axis.get_transform() en el módulo de eje de la biblioteca matplotlib se usa para obtener la instancia de Transformación utilizada por este artista.
Sintaxis: Axis.get_transform(self)
Parámetros: Este método no acepta ningún parámetro.
Valor devuelto: este método devuelve la instancia de Transform utilizada por este artista.
Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.axis.Axis.get_transform() en matplotlib.axis:
Ejemplo 1:
Python3
# Implementation of matplotlib function from matplotlib.axis import Axis import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.transforms as mtransforms fig, ax = plt.subplots() l1, = ax.plot([0.1, 0.5, 0.9], [0.1, 0.9, 0.5], "bo-") l2, = ax.plot([0.1, 0.5, 0.9], [0.5, 0.2, 0.7], "ro-") for l in [l1, l2]: xx = l.get_xdata() yy = l.get_ydata() shadow, = ax.plot(xx, yy) shadow.update_from(l) ot = mtransforms.offset_copy(l.get_transform(), ax.figure, x = 4.0, y =-6.0, units ='points') shadow.set_transform(ot) fig.suptitle("""matplotlib.axis.Axis.get_transform() function Example\n""", fontweight ="bold") plt.show()
Producción:
Ejemplo 2:
Python3
# Implementation of matplotlib function from matplotlib.axis import Axis import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import collections, colors, transforms import numpy as np nverts = 50 npts = 100 r = np.arange(nverts) theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, nverts) xx = r * np.sin(theta) yy = r * np.cos(theta) spiral = np.column_stack([xx, yy]) rs = np.random.RandomState(19680801) xyo = rs.randn(npts, 2) colors = [colors.to_rgba(c) for c in plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color']] fig, ax1 = plt.subplots() col = collections.RegularPolyCollection( 7, sizes = np.abs(xx) * 10.0, offsets = xyo, transOffset = ax1.transData) trans = transforms.Affine2D().scale(fig.dpi / 72.0) Axis.set_transform(col, trans) ax1.add_collection(col, autolim = True) col.set_color(colors) print("Value Return by get_transform() :\n", col.get_transform()) fig.suptitle("""matplotlib.axis.Axis.get_transform() function Example\n""", fontweight ="bold") 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