Matplotlib es una biblioteca en Python y es una extensión matemática numérica para la biblioteca NumPy. La clase Artist contiene una clase base Abstract para objetos que se representan en un FigureCanvas. Todos los elementos visibles en una figura son subclases de Artista.
método matplotlib.artist.Artist.set_sketch_params()
El método set_sketch_params() en el módulo de artista de la biblioteca matplotlib se usa para establecer los parámetros del boceto.
Sintaxis: Artist.set_sketch_params(self, scale=Ninguno, length=Ninguno, randomness=Ninguno)
Parámetros: este método acepta los siguientes parámetros.
- escala: este parámetro es la amplitud de la ondulación perpendicular a la línea de origen, en píxeles.
- longitud: este parámetro es la longitud de la ondulación a lo largo de la línea, en píxeles.
- Aleatoriedad: este parámetro es el factor de escala por el cual la longitud se reduce o expande.
Devoluciones: este método no devuelve ningún valor.
Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.artist.Artist.set_sketch_params() en matplotlib:
Ejemplo 1:
# Implementation of matplotlib function
from matplotlib.artist import Artist
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors
import matplotlib.gridspec as gridspec
import numpy as np
plt.rcParams['savefig.facecolor'] = "0.8"
plt.rcParams['figure.figsize'] = 6, 5
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2])
ax.locator_params("x", nbins = 3)
ax.locator_params("y", nbins = 5)
ax.set_xlabel('x-label')
ax.set_ylabel('y-label')
Artist.set_sketch_params(ax, 100, 100, 20)
fig.suptitle('matplotlib.artist.Artist.set_sketch_params()\
function Example', fontweight ="bold")
plt.show()
Producción:
Ejemplo 2:
# Implementation of matplotlib function
from matplotlib.artist import Artist
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
values = np.array([
0.015, 0.166, 0.133,
0.159, 0.041, 0.024,
0.195, 0.039, 0.161,
0.018, 0.143, 0.056,
0.125, 0.096, 0.094,
0.051, 0.043, 0.021,
0.138, 0.075, 0.109,
0.195, 0.050, 0.074,
0.079, 0.155, 0.020,
0.010, 0.061, 0.008])
values[[3, 14]] += .8
fig, (ax, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex = True)
ax.plot(values, "o-", color ="green")
ax2.plot(values, "o-", color ="green")
ax.set_ylim(.78, 1.)
ax2.set_ylim(0, .22)
ax.spines['bottom'].set_visible(False)
ax2.spines['top'].set_visible(False)
ax.xaxis.tick_top()
ax.tick_params(labeltop = False)
ax2.xaxis.tick_bottom()
d = .005
kwargs = dict(transform = ax.transAxes,
color ='k', clip_on = False)
ax.plot((-d, +d), (-d, +d), **kwargs)
ax.plot((1 - d, 1 + d), (-d, +d), **kwargs)
kwargs.update(transform = ax2.transAxes)
ax2.plot((-d, +d), (1 - d, 1 + d), **kwargs)
ax2.plot((1 - d, 1 + d), (1 - d, 1 + d), **kwargs)
Artist.set_sketch_params(ax, 1.0, 100.0, 22.0)
Artist.set_sketch_params(ax2, 1.0, 10.0, 22.0)
fig.suptitle('matplotlib.artist.Artist.set_sketch_params()\
function Example', fontweight ="bold")
plt.show()
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por SHUBHAMSINGH10 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA