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.
función matplotlib.pyplot.close()
La función close() en el módulo pyplot de la biblioteca matplotlib se usa para cerrar una ventana de figura.
Sintaxis: matplotlib.pyplot.close(fig=Ninguno)
Parámetros: este método acepta solo un parámetro.
fig : Este parámetro acepta los siguientes valores:
- Ninguno: este valor cerrará la figura actual
- Figura: Este valor cerrará la instancia de Figura dada
- int: este valor cerrará un número de figura
- str: este valor cerrará un nombre de figura
- ‘all’: este valor cerrará todas las cifras
Devoluciones: este método no devuelve ningún valor.
Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.pyplot.close() en matplotlib.pyplot:
Ejemplo 1:
# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import LogNorm
dx, dy = 0.015, 0.05
x = np.arange(-4.0, 4.0, dx)
y = np.arange(-4.0, 4.0, dy)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
extent = np.min(x), np.max(x), np.min(y), np.max(y)
Z1 = np.add.outer(range(8), range(8)) % 2
plt.imshow(Z1, cmap ="binary_r",
interpolation ='nearest',
extent = extent,
alpha = 1)
def geeks(x, y):
return (1 - x / 2 + x**5 + y**6) * np.exp(-(x**2 + y**2))
Z2 = geeks(X, Y)
x = plt.imshow(Z2, cmap ="Greens",
alpha = 0.7,
interpolation ='bilinear',
extent = extent)
plt.close()
plt.title('matplotlib.pyplot.close Example')
plt.show()
Producción:
Ejemplo 2:
# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import LogNorm
import matplotlib.tri as tri
dx, dy = 0.015, 0.05
x = np.arange(-4.0, 4.0, dx)
y = np.arange(-4.0, 4.0, dy)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
extent = np.min(x), np.max(x), np.min(y), np.max(y)
Z1 = np.add.outer(range(8), range(8)) % 2
plt.imshow(Z1, cmap ="binary_r",
interpolation ='nearest',
extent = extent,
alpha = 1)
def geeks(x, y):
return (1 - x / 2 + x**5 + y**6) * np.exp(-(x**2 + y**2))
Z2 = geeks(X, Y)
x = plt.imshow(Z2, cmap ="Greens",
alpha = 0.7,
interpolation ='bilinear',
extent = extent)
plt.close(1)
ang = 40
rad = 10
radm = 0.35
radii = np.linspace(radm, 0.95, rad)
angles = np.linspace(0, 0.5 * np.pi, ang)
angles = np.repeat(angles[...,
np.newaxis],
rad, axis = 1)
angles[:, 1::2] += np.pi / ang
x = (radii * np.cos(angles)).flatten()
y = (radii * np.sin(angles)).flatten()
z = (np.sin(4 * radii) * np.cos(4 * angles)).flatten()
triang = tri.Triangulation(x, y)
triang.set_mask(np.hypot(x[triang.triangles].mean(axis = 1),
y[triang.triangles].mean(axis = 1))
< radm)
tpc = plt.tripcolor(triang, z,
shading ='flat')
plt.colorbar(tpc)
plt.plasma()
plt.title('matplotlib.pyplot.close() 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