Matplotlib es una biblioteca en Python y es una extensión numérico-matemática para la biblioteca NumPy. Pyplot es una interfaz basada en estado para un módulo Matplotlib que proporciona una interfaz similar a MATLAB.
función matplotlib.pyplot.gca()
La función gca() en el módulo pyplot de la biblioteca matplotlib se usa para obtener la instancia actual de Axes en la figura actual que coincida con los argumentos de palabras clave dados, o crear uno.
Sintaxis: matplotlib.pyplot.gca(\*\*kwargs)
Parámetros: Este método no acepta ningún parámetro.
Devoluciones: este método no devuelve ningún valor.
Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.pyplot.gca() en matplotlib.pyplot:
Ejemplo 1:
Python3
# Implementation of matplotlib function import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib.gridspec as gridspec from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable plt.close('all') arr = np.arange(100).reshape((10, 10)) fig = plt.figure(figsize =(4, 4)) im = plt.imshow(arr, interpolation ="none", cmap ="plasma") divider = make_axes_locatable(plt.gca()) cax = divider.append_axes("left", "15 %", pad ="30 %") plt.colorbar(im, cax = cax) fig.suptitle('matplotlib.pyplot.gca() function\ Example\n\n', fontweight ="bold") plt.show()
Producción:
Ejemplo #2:
Python3
# Implementation of matplotlib function import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.tri import Triangulation from matplotlib.patches import Polygon import numpy as np def update_polygon(tri): if tri == -1: points = [0, 0, 0] else: points = triang.triangles[tri] xs = triang.x[points] ys = triang.y[points] polygon.set_xy(np.column_stack([xs, ys])) def motion_notify(event): if event.inaxes is None: tri = -1 else: tri = trifinder(event.xdata, event.ydata) update_polygon(tri) plt.title('matplotlib.pyplot.gca() function \ Example\n\n Potion number : % i' % tri, fontweight ="bold") event.canvas.draw() ang = 3 radi = 8 radii = np.linspace(0.25, 0.95, radi) res = np.linspace(0, 4 * np.pi, ang) res = np.repeat(res[..., np.newaxis], radi, axis = 1) res[:, 1::2] += np.pi / ang x = (radii * np.cos(2 * res)).flatten() y = (radii * np.sin(2 * res)).flatten() triang = Triangulation(x, y) triang.set_mask(np.hypot(x[triang.triangles].mean(axis = 1), y[triang.triangles].mean(axis = 1)) < 0.25) trifinder = triang.get_trifinder() plt.subplot(111, aspect ='equal') plt.triplot(triang, 'go-') polygon = Polygon([[0, 0], [0, 0]], facecolor ='r') update_polygon(-1) plt.gca().add_patch(polygon) plt.gcf().canvas.mpl_connect('motion_notify_event', motion_notify) plt.show()
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por SHUBHAMSINGH10 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA