Tôi sử dụng Black và Flake8 để định dạng mã Python của mình. Mặc dù tôi rất hài lòng với phong cách định dạng không khoan nhượng của màu đen, tôi chỉ ước nó sẽ làm điều gì đó về không gian thẳng đứng giả trong mã. Có một đoạn trích về nó trong tài liệu của Black:
Black & nbsp; tránh khoảng trắng thẳng đứng giả. Đây là theo tinh thần của PEP 8, nói rằng khoảng trắng trong chức năng chỉ nên được sử dụng một cách tiết kiệm.
Black & nbsp; sẽ cho phép các dòng trống đơn bên trong các hàm, và các dòng trống đơn và đôi ở cấp độ mô -đun do các biên tập viên gốc để lại, ngoại trừ khi chúng nằm trong các biểu thức được đặt dấu ngoặc đơn. Vì những biểu hiện như vậy luôn được định dạng lại để phù hợp với không gian tối thiểu, nên không gian trắng này bị mất.
Nó cũng sẽ chèn khoảng cách thích hợp trước và sau các định nghĩa chức năng. Nó có một dòng trước và sau các hàm bên trong và hai dòng trước và sau các hàm và lớp cấp độ mô-đun.
Tuy nhiên, từ kinh nghiệm của tôi [trên Black v19.3b0], nó không thay đổi không gian dọc trong trường hợp dòng điều khiển như thế này:
a = 9
if a < 5:
print['The number is smaller than 5']
elif a > 5:
print['The number is larger than 5']
else:
print['Idk what do you want!!']
Đôi khi tôi viết nó như thế này
a = 9
if a < 5:
print['The number is smaller than 5']
elif a > 5:
print['The number is larger than 5']
else:
print['Idk what do you want!!']
Ví dụ thứ hai có tất cả các loại không gian thẳng đứng và nó trông thật kinh khủng. Màu đen không định dạng nó. Làm thế nào bạn sẽ khắc phục điều này mà không thay đổi thủ công các không gian dòng?
Để thao tác trên không gian dọc trong các ô con matplotlib, chúng ta có thể sử dụng hspace = 1 trong phương pháp subplots_adjust [] mà không có bố cục lô chặt chẽ.hspace=1 in subplots_adjust[] method without tight plot layout.
Các bước
- Đặt kích thước hình và điều chỉnh phần đệm giữa và xung quanh các ô con.
- Tạo điểm dữ liệu X và Y bằng cách sử dụng Numpy.
- Tạo một hình và một tập hợp các ô con với 4 chỉ số.
- Để điều chỉnh không gian thẳng đứng, chúng ta có thể sử dụng Hspace = 1.hspace=1.
- Để hiển thị hình, sử dụng phương thức show [].show[] method.
Thí dụ
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace[0, 2 * np.pi, 400] y = np.sin[x ** 2] fig, [[ax1, ax2], [ax3, ax4]] = plt.subplots[nrows=2, ncols=2] fig.subplots_adjust[hspace=1] plt.show[]
Đầu ra
Cập nhật vào ngày 03 tháng 6 năm 2021 09:48:05
- Câu hỏi và câu trả lời liên quan
- Thao tác trên không gian ngang trong các ô phụ matplotlib
- Làm thế nào để điều chỉnh không gian giữa các ô phụ matplotlib/seeborn cho bố cục nhiều lô?
- Làm thế nào để loại bỏ không gian giữa các ô con trong matplotlib.pyplot?
- Nhúng các lô nhỏ bên trong các ô phụ trong matplotlib
- Vẽ một đường viền xung quanh các ô phụ trong matplotlib
- Hoạt hình sử dụng matplotlib với các ô phụ và nghệ sĩ
- Làm thế nào để phóng to các ô phụ với nhau trong matplotlib/pyplot?
- Vẽ lưới trên các ô con trong Python matplotlib
- Biểu đồ dọc trong Python và Matplotlib
- Truyền thuyết với đường thẳng đứng trong matplotlib
- Tiêu đề hàng và cột trong các ô phụ của Matplotlib
- Điều chỉnh chiều cao của các ô con riêng lẻ trong matplotlib trong Python
- Điền vào giữa hai đường thẳng đứng trong matplotlib
- Barchart với nhãn thẳng đứng trong Python/matplotlib
- Điền các ô con matplotlib thông qua một vòng lặp và một hàm
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Đọc Matplotlib
Bàn luận
Approach:
- Điều kiện tiên quyết: matplotlib
- Trong bài viết này, chúng ta sẽ thấy làm thế nào chúng ta có thể thay đổi không gian dọc giữa các nhãn của một huyền thoại trong biểu đồ của chúng ta bằng matplotlib, ở đây chúng ta sẽ lấy hai ví dụ khác nhau để hiển thị biểu đồ của chúng ta.
- Nhập mô -đun yêu cầu.
- Tạo dữ liệu.
- Thay đổi khoảng cách dọc giữa các nhãn.
Implementation:
Thông thường vẽ dữ liệu.
Hiển thị cốt truyện.labelspacing argument to plt.legend[] to change the vertical space between labels.
Python3
import
matplotlib.pyplot as plt
Ví dụ 1:
Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ vẽ các dòng khác nhau với sự trợ giúp của matplotlib và sử dụng đối số trang điểm cho plt.legend [] để thay đổi không gian dọc giữa các nhãn.
Các
import
3=
import
5import
6
import
7=
import
9import
6
matplotlib.pyplot as plt
1=
matplotlib.pyplot as plt
3import
6
matplotlib.pyplot as plt
5=
matplotlib.pyplot as plt
7import
6
matplotlib.pyplot as plt
9=
a = 9
if a < 5:
print['The number is smaller than 5']
elif a > 5:
print['The number is larger than 5']
else:
print['Idk what do you want!!']
4import
6import
3import
4import
6
import
6
Output:
Ví dụ 2:
Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ vẽ một đường thẳng đứng với sự trợ giúp của matplotlib và sử dụng đối số trang trí nhãn để plt.legend [] để thay đổi không gian dọc giữa các nhãn.
Python3
import
matplotlib.pyplot as plt
Các
Các
Các
matplotlib.pyplot as plt
9=
a = 9
if a < 5:
print['The number is smaller than 5']
elif a > 5:
print['The number is larger than 5']
else:
print['Idk what do you want!!']
2import
6import
3import
4import
6
import
6
Output: