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.
Matplotlib.pyplot.yticks() Función
La función annotate() en el módulo pyplot de la biblioteca matplotlib se usa para obtener y establecer las ubicaciones y etiquetas de marca actuales del eje y.
Sintaxis: matplotlib.pyplot.yticks(ticks=Ninguno, etiquetas=Ninguno, **kwargs)
Parámetros: Este método acepta los siguientes parámetros que se describen a continuación:
- ticks: este parámetro es la lista de ubicaciones de xtick. y un parámetro opcional. Si se pasa una lista vacía como argumento, eliminará todos los xticks
- etiquetas: este parámetro contiene etiquetas para colocar en las ubicaciones de marcas dadas. Y es un parámetro opcional.
- **kwargs: este parámetro es Propiedades de texto que se utilizan para controlar la apariencia de las etiquetas.
Devoluciones: Esto devuelve lo siguiente:
- locs : Esto devuelve la lista de ubicaciones de ytick.
- etiquetas : Esto devuelve la lista de objetos de texto ylabel.
La resultante es (locs, etiquetas)
Los siguientes ejemplos ilustran la función matplotlib.pyplot.yticks() en matplotlib.pyplot:
Ejemplo 1:
# Implementation of matplotlib.pyplot.yticks() # function import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # values of x and y axes valx = [30, 35, 50, 5, 10, 40, 45, 15, 20, 25] valy = [1, 4, 3, 2, 7, 6, 9, 8, 10, 5] plt.plot(valx, valy) plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.xticks(np.arange(0, 60, 5)) plt.yticks(np.arange(0, 15, 1)) plt.show()
Producción:
Ejemplo #2:
#Implementation of matplotlib.pyplot.yticks() # function import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes, zoomed_inset_axes def get_demo_image(): from matplotlib.cbook import get_sample_data import numpy as np f = get_sample_data("axes_grid/bivariate_normal.npy", asfileobj=False) z = np.load(f) # z is a numpy array of 15x15 return z, (3, 19, 4, 13) fig, ax = plt.subplots(figsize=[5, 4]) Z, extent = get_demo_image() ax.set(aspect=1, xlim=(0, 65), ylim=(0, 50)) axins = zoomed_inset_axes(ax, zoom=2, loc='upper right') im = axins.imshow(Z, extent=extent, interpolation="nearest", origin="upper") plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.yticks(visible=False) plt.show()
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Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por SHUBHAMSINGH10 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA