Función Matplotlib.axis.Tick.is_transform_set() en Python

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.Tick.is_transform_set() Función

La función Tick.is_transform_set() en el módulo de eje de la biblioteca matplotlib se usa para saber si el artista tiene una transformación establecida explícitamente. 
 

Sintaxis: Tick.is_transform_set(self) 

Parámetros: Este método no acepta ningún parámetro. 
 

Valor devuelto: este método devuelve si el artista tiene una transformación establecida explícitamente. 

Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.axis.Tick.is_transform_set() en matplotlib.axis:
Ejemplo 1:

# Implementation of matplotlib function
from matplotlib.axis import Tick
import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  
         
# create test data  
np.random.seed(10**7)  
data = [sorted(np.random.normal(0, std, 100))   
       for std in range(1, 4)]  
         
fig, ax1 = plt.subplots()  
val = ax1.violinplot(data) 
     
ax1.set_title("Is artist is explicitly set transform : "
              +str(Tick.is_transform_set(ax1)))  
  
fig.suptitle('matplotlib.axis.Tick.is_transform_set() \
function Example', fontweight ="bold")  
     
plt.show() 

Producción: 

Ejemplo 2:

# Implementation of matplotlib function
from matplotlib.axis import Tick
import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  
from matplotlib.patches import Ellipse  
        
      
delta = 15.0
        
angles = np.arange(0, 360 + delta, delta)  
ells = [Ellipse((2, 2), 5, 2, a) for a in angles]  
        
fig, ax = plt.subplots()  
        
for e in ells:  
    Tick.set_clip_box(e, ax.bbox)
    e.set_facecolor("green")
    e.set_alpha(0.05)  
    ax.add_artist(e)  
        
plt.xlim(-1, 5)  
plt.ylim(-1, 5) 
   
ax.set_title("Is artist is explicitly set transform : "
              +str(Tick.is_transform_set(ax)))  
  
fig.suptitle('matplotlib.axis.Tick.is_transform_set() \
function Example', fontweight ="bold")  
     
plt.show() 

Producción: