matplotlib.pyplot.prism() en Python

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.

Función matplotlib.pyplot.prism():

La función prism() en el módulo pyplot de la biblioteca matplotlib se usa para establecer el mapa de colores en «prisma».

Sintaxis:

matplotlib.pyplot.prism()

Parámetros: Este método no acepta ningún parámetro.

Devoluciones: este método no devuelve ningún valor.

Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.pyplot.prism() en matplotlib.pyplot:

Ejemplo 1:

# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.tri as tri
import numpy as np
     
     
ang = 40
rad = 10
radm = 0.35
radii = np.linspace(radm, 0.95, rad)
     
angles = np.linspace(0, 4 * 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.prism()
plt.title('matplotlib.pyplot.prism() function Example',
                                   fontweight ="bold")
plt.show()

Producción:

Ejemplo #2:

# 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)
     
plt.imshow(Z2, alpha = 0.7, interpolation ='bilinear',
                                    extent = extent)
plt.prism()
plt.title('matplotlib.pyplot.prism() 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

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