Matplotlib -Abbildung Titel

Matplotlib ist ein auf Numpy basierendes visuelles Analysepaket. In Matplotlib die PLT.Title () -Funktion definiert die Beschriftung des zu erstellenden Diagramms und präsentiert sie mit mehreren Parametern. Lassen Sie uns PLT diskutieren.title () funktionieren im Detail.

Verwenden Sie Pyplot.title () Funktion zur Anzeige von Relu -Funktionsplot:

Wir verwenden Matplotlib.Pyplot zur Visualisierung eines Relu -Funktionsdiagramms und Matplotlibs.Pyplot.Titel () Funktion wird verwendet, um den Titel der Grafik zu erstellen.

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
A = [-10, -8, -6, -4, -2,0,2,4, 6, 8, 10]
B = []
für i in Reichweite (Len (a)):
B.append (max (0, a [i]))
PLT.Diagramm (a, b, color = 'rot')
PLT.xlabel ('x-axis')
PLT.Ylabel ('Y-Achse')
PLT.Titel (Label = "Relu -Funktionskarte",
fontsize = 44,
color = "rot")
PLT.zeigen()

Zu Beginn des Programms würden wir das Paket Matplotlib integrieren.Pyplot als Handlung. Diese Bibliothek wird für eine grafische Darstellung angewendet. Jetzt müssen wir Datenpunkte sowohl für die X-Achse als auch für die Y-Achse zuweisen.

Wir deklarieren zwei Arrays, die in zwei verschiedenen Variablen gespeichert sind. Das erste Array enthält die Elemente für die X-Achse und das zweite Array ist ein leeres Array.

Zusammen mit dem beschäftigen wir die 'für' Schleife. Wir bilden eine neue Variable in der für eine Schleife. Im Inneren für die Schleife müssen wir die Länge des X -Arrays ermitteln, indem wir die Funktion len () aufrufen. Wir bestimmen den Höchstwert der Datenpunkte des 'A' Array.

Jetzt tragen wir PLT an.plot () um die Grafik zu veranschaulichen. Diese Funktion verfügt über drei Parameter, darunter zwei separate Arrays an Datenpunkten von Achsen. Und für diese Funktion wird auch der Parameter "Farbe" bereitgestellt. Diese "Farbe" zeigt die Farbe der Linie. Im nächsten Schritt nennen wir die Funktion Ply.Label () zum Angeben der Tags zur X-Achse und der Y-Achse.

Zuletzt definieren wir die PLT.Titel () Funktion, mit der der Titel des Diagramms angezeigt wird. Wir geben den Parameter "Beschriftung", "Fontsize" -Parameter und "Farbe" für diese Funktion an. Diese Argumente repräsentieren die Bildunterschrift, die Fontiere und die Farbe der Handlung.

Geben Sie die Schriftattribute für den Titel des Diagramms an:

Zahlreiche Merkmale der Schriftart für verschiedene Handlungsetiketten können angegeben werden. Wir verwenden nur das FontDict -Argument in der Funktion xlabel (), yLabel () und title (), um Schriftartparameter für die Beschriftungen anzupassen.

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
Numph als NP importieren
a = np.Array ([100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190])
B = NP.Array ([200, 210, 220, 230, 240, 250, 260, 270, 280, 290])
font = 'family': 'arial', 'color': 'grün', 'Größe': 30
font1 = 'Familie': 'Times Roman', 'Color': 'Blue', 'Größe': 22
PLT.Titel ("Abbildung", fontDict = Schriftart)
PLT.xlabel ("x-axis", fontDict = font1)
PLT.ylabel ("y-axis", fontDict = font1)
PLT.Grundstück (a, b)
PLT.zeigen()

Nach dem Importieren der Matplotlib- und Numpy -Bibliotheken erstellen wir zwei Variablen. Dann verwenden wir die Numpy -Bibliothek, um zwei Arrays mit den Datensätzen von X- und Y -Achsen zu deklarieren. Diese Arrays werden in Variablen 'a' und 'b gespeichert.'Die Funktion NP.Array () ist zu diesem Zweck aufgerufen.

Jetzt definieren wir verschiedene Eigenschaften der Schriftart für das Etikett. Für die erste Schrift setzen wir Arial als Familie, grün als Farbe und 30 als Größe der Schriftart. In ähnlicher Weise geben wir Eigenschaften für die zweite Schriftart an. Der Familienparameter ist Times Roman, der Farbparameter blau und der Größenparameter 22 beträgt. Diese Schriftarten werden in Variablen gespeichert, die als "Schriftart" und "font1" bezeichnet werden.

Jetzt ist es Zeit, die PLT anzurufen.Titel () Funktion. FontDict wird verwendet, um zu zeigen. Ebenso definieren wir die PLT.Label () Funktion für die X-Achse und die y-Achse. Der Titel für die X-Achse und die y-Achse wird als Parameter übergeben. Und wir wählen auch die Schrifteigenschaften für die Etikett beider Achsen aus. Um das Diagramm zu zeichnen und anzuzeigen, wenden wir separate Funktionen an.

Fügen Sie die Position zum Etikett des Diagramms hinzu:

Hier können wir den Parameter "loc" verwenden, um die Position des Etiketts des Diagramms zu definieren.

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
L = [10, 20, 30]
M = [25, 35, 45]
PLT.Diagramm (l, m)
PLT.Titel ('Graph', fontsize = 36, loc = 'rechts')

Zunächst führen wir Matplotlib ein.Pyplot als PLT für grafische Visualisierungen. Als nächstes definieren wir die Datensätze für die X-Achse und die Y-Achse. Diese Datensätze werden in 'l' bzw. 'm' Variablen gespeichert. Wir geben jeder Achse drei Werte an.

Für die Erstellung des Diagramms nennen wir PLT.Plot () Funktion. Die Datensätze der X-Achse und der Y-Achse werden als Argument für diese Funktion bereitgestellt. Wir tragen die PLT an.title () Funktion zum Einfügen des Titels. Diese Funktion enthält drei Parameter. Die "Etikett", Fontsize und "Loc", die wir dem Titel des Diagramms geben möchten, werden durch diese Parameter angegeben.

Fügen Sie den SUP -Titel über dem Titel der Grafik hinzu:

In diesem Schritt fügen wir einen SUP -Titel direkt über dem Titel der Figur ein. Der Standort des SUP -Titels wird durch das Argument der Suptitle () -Methode angegeben.

Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
Numph als NP importieren
a = np.willkürlich.Normal (Größe = 40000)
B = a * 4 + np.willkürlich.Normal (Größe = 40000)
PLT.hist2d (a, b, mäße = (20, 20), cmap = plt.cm.Rote)
PLT.Suptitle ("2D Graph \ n", fontsize = 28, y = 1.1)
PLT.Titel ("Diagramm mit einem roten Farbschema", Color = "Purple",),)
PLT.zeigen()

Wir müssen die Matplotlib verwenden.Pyplot so PLT und Numpy wie NP -Bibliotheken in diesem Fall. Diese Bibliotheken werden für ihre spezifischen Zwecke der Visualisierung und mathematischen Analyse eingeführt. Wir haben die X- und Y -Achsendaten mithilfe der Numpy -Bibliothek definiert.

Wir haben die Größe auch getrennt mit Hilfe von NP angegeben.willkürlich.Normal () Funktion. Ein zweidimensionales Histogramm wird durch Aufrufen der PLT erzeugt.Hist2d () Methode. Diese Funktion enthält vier verschiedene Argumente, einschließlich des Wertes der X- und Y -Achsen.

Darüber hinaus müssen wir den SUP -Titel für die Grafik einfügen. Daher verwenden wir das PLT, um dies einzuführen.Suptitle () Funktion. Wir übergeben das Etikett als Parameter, fontsize des Etiketts und das Argument "Y" zu dieser Funktion. Hier repräsentiert das Argument "Y" die Position des SUP -Titels.

So können wir den Standort des SUP -Titels nach unserer Wahl ändern. Der SUP -Titel befindet sich direkt über dem Haupttitel der Grafik. Jetzt fügen wir das Basis -Tag für das Diagramm ein, indem wir die PLT aufrufen.Titel () Funktion. Für diese Funktion werden der Parameter "Farbe" und "Stil" für diese Funktion bereitgestellt.

Daher können wir die Farbe und den Stil des Etiketts ändern. Nach all dem erhalten wir die Handlung, indem wir die PLT anwenden.show () Funktion.

Abschluss:

In diesem Leitfaden haben wir erleuchtet, wie man den Pyplot benutzt.Titel () Funktion mit zahlreichen Fällen. Wir haben die Verwendung dieser Funktion untersucht, um das Diagramm mit der Relu -Funktion darzustellen. Wir sehen auch, wie die Elemente der Schriftart angeben, die für die Beschriftungen der Figur definiert sind. Am Ende sehen wir die Methode zum Hinzufügen des "Ortes" zur Bildunterschrift des Grundstücks.