Chúng tôi cung cấp nhiều lựa chọn các khóa học từ các trường đại học và tổ chức văn hóa hàng đầu từ khắp nơi trên thế giới. Chúng được cung cấp từng bước một và có thể truy cập được trên thiết bị di động, máy tính bảng và máy tính để bàn, vì vậy bạn có thể phù hợp với việc học xung quanh cuộc sống của mình
Chúng tôi tin rằng việc học phải là một trải nghiệm xã hội, thú vị, vì vậy các khóa học của chúng tôi mang đến cơ hội thảo luận những gì bạn đang học với những người khác trong quá trình học, giúp bạn có những khám phá mới mẻ và hình thành những ý tưởng mới
Bạn có thể mở khóa những cơ hội mới với quyền truy cập không giới hạn vào hàng trăm khóa học ngắn hạn trực tuyến trong một năm bằng cách đăng ký gói Không giới hạn của chúng tôi. Xây dựng kiến thức của bạn với các trường đại học và tổ chức hàng đầu
Tìm hiểu thêm về cách FutureLearn đang thay đổi cách tiếp cận giáo dục
sử dụng khái niệm về một con số hiện tại và các trục hiện tại. Các hình được xác định thông qua một số hình được chuyển đến. Hình với số đã cho được đặt làm hình hiện tại. Ngoài ra, nếu không có hình có số tồn tại, một hình mới sẽ được tạo
Ghi chú
Chúng tôi không khuyến khích làm việc với nhiều số liệu thông qua giao diện pyplot ngầm vì việc quản lý số liệu hiện tại rất cồng kềnh và dễ bị lỗi. Thay vào đó, chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng phương thức gọi và phương pháp tiếp cận rõ ràng trên các phiên bản Hình và Trục. Xem giải thích về sự đánh đổi giữa các giao diện ngầm và rõ ràng
tạo một hình và một lưới các ô con chỉ bằng một lệnh gọi, đồng thời cung cấp quyền kiểm soát hợp lý đối với cách các ô riêng lẻ được tạo. Đối với các trường hợp sử dụng nâng cao hơn, bạn có thể sử dụng để bố trí ô con tổng quát hơn hoặc để thêm các ô con tại các vị trí tùy ý trong hình
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Some example data to display x = np.linspace[0, 2 * np.pi, 400] y = np.sin[x ** 2]
Một hình chỉ với một subplot
fig, ax = plt.subplots[] ax.plot[x, y] ax.set_title['A single plot']8 không có đối số trả về a và một
Đây thực sự là cách đơn giản nhất và được khuyên dùng để tạo một Hình và Trục
fig, ax = plt.subplots[] ax.plot[x, y] ax.set_title['A single plot']fig, axs = plt.subplots[2] fig.suptitle['Vertically stacked subplots'] axs[0].plot[x, y] axs[1].plot[x, -y] 2 được trả về là một mảng numpy 1D chứa danh sách các Trục đã tạo
fig, axs = plt.subplots[2] fig.suptitle['Vertically stacked subplots'] axs[0].plot[x, y] axs[1].plot[x, -y]fig, axs = plt.subplots[2] fig.suptitle['Vertically stacked subplots'] axs[0].plot[x, y] axs[1].plot[x, -y] 3 thay vì dài dòng hơn
fig, axs = plt.subplots[2] fig.suptitle['Vertically stacked subplots'] axs[0].plot[x, y] axs[1].plot[x, -y]4
fig, [ax1, ax2] = plt.subplots[2] fig.suptitle['Vertically stacked subplots'] ax1.plot[x, y] ax2.plot[x, -y]fig, axs = plt.subplots[2] fig.suptitle['Vertically stacked subplots'] axs[0].plot[x, y] axs[1].plot[x, -y] 5 cho một hàng và hai cột
fig, [ax1, ax2] = plt.subplots[1, 2] fig.suptitle['Horizontally stacked subplots'] ax1.plot[x, y] ax2.plot[x, -y]
Nếu bạn phải đặt tham số cho từng ô con, sẽ rất hữu ích khi lặp lại tất cả các ô con trong lưới 2D bằng cách sử dụng
fig, axs = plt.subplots[2] fig.suptitle['Vertically stacked subplots'] axs[0].plot[x, y] axs[1].plot[x, -y]7
fig, axs = plt.subplots[2, 2] axs[0, 0].plot[x, y] axs[0, 0].set_title['Axis [0, 0]'] axs[0, 1].plot[x, y, 'tab:orange'] axs[0, 1].set_title['Axis [0, 1]'] axs[1, 0].plot[x, -y, 'tab:green'] axs[1, 0].set_title['Axis [1, 0]'] axs[1, 1].plot[x, -y, 'tab:red'] axs[1, 1].set_title['Axis [1, 1]'] for ax in axs.flat: ax.set[xlabel='x-label', ylabel='y-label'] # Hide x labels and tick labels for top plots and y ticks for right plots. for ax in axs.flat: ax.label_outer[]fig, [[ax1, ax2], [ax3, ax4]] = plt.subplots[2, 2] fig.suptitle['Sharing x per column, y per row'] ax1.plot[x, y] ax2.plot[x, y**2, 'tab:orange'] ax3.plot[x, -y, 'tab:green'] ax4.plot[x, -y**2, 'tab:red'] for ax in fig.get_axes[]: ax.label_outer[] fig, [ax1, ax2] = plt.subplots[2] fig.suptitle['Axes values are scaled individually by default'] ax1.plot[x, y] ax2.plot[x + 1, -y] fig, [ax1, ax2] = plt.subplots[2, sharex=True] fig.suptitle['Aligning x-axis using sharex'] ax1.plot[x, y] ax2.plot[x + 1, -y] fig, axs = plt.subplots[2] fig.suptitle['Vertically stacked subplots'] axs[0].plot[x, y] axs[1].plot[x, -y] 8 cho phép chia sẻ toàn cầu trên toàn bộ lưới, tôi. e. đồng thời trục y của các ô con xếp chồng lên nhau theo chiều dọc có cùng tỷ lệ khi sử dụng
fig, axs = plt.subplots[2] fig.suptitle['Vertically stacked subplots'] axs[0].plot[x, y] axs[1].plot[x, -y]9
fig, axs = plt.subplots[3, sharex=True, sharey=True] fig.suptitle['Sharing both axes'] axs[0].plot[x, y ** 2] axs[1].plot[x, 0.3 * y, 'o'] axs[2].plot[x, y, '+']fig, [ax1, ax2] = plt.subplots[2] fig.suptitle['Vertically stacked subplots'] ax1.plot[x, y] ax2.plot[x, -y] 3
là một phương pháp tiện dụng để xóa nhãn và dấu tích khỏi các ô con không nằm ở rìa của lưới
fig, ax = plt.subplots[] ax.plot[x, y] ax.set_title['A single plot']0fig, axs = plt.subplots[2] fig.suptitle['Vertically stacked subplots'] axs[0].plot[x, y] axs[1].plot[x, -y] 8 và
fig, [ax1, ax2] = plt.subplots[2] fig.suptitle['Vertically stacked subplots'] ax1.plot[x, y] ax2.plot[x, -y]6, cả sharex và sharey đều chấp nhận các giá trị 'hàng' và 'col' để chỉ chia sẻ các giá trị trên mỗi hàng hoặc cột
fig, ax = plt.subplots[] ax.plot[x, y] ax.set_title['A single plot']1fig, ax = plt.subplots[] ax.plot[x, y] ax.set_title['A single plot'] 2
trục cực
Tham số subplot_kw của điều khiển các thuộc tính của subplot [xem thêm]. Đặc biệt, điều này có thể được sử dụng để tạo một lưới các trục cực