为什么选择Maplotlib

Matplotlib作为Python的强大绘图库,提供多种工具用于创建各类图形,从散点图到三维图形不等,是Python科学计算社区进行数据可视化的首选。其与numpy和pandas的高效结合,深受数据分析人员喜爱。

为什么选择Maplotlib

数据的处理、分析和可视化已经成为 Python 近年来最重要的应用之一。这种现象又进一步引出大数据分析等类似的话题,而大数据分析在人们所能预见的诸多领域内都有广泛应用,包括机器学习。

Python 在处理数据、分析数据以及数据可视化方面拥有很多功能强大的工具,这也是 Python 在科学领域中能够迅速发展的一个主要原因。

简单来说,Matplotlib 是 Python 的一个绘图库。它包含了大量的工具,你可以使用这些工具创建各种图形,包括简单的散点图,正弦曲线,甚至是三维图形。Python 科学计算社区经常使用它完成数据可视化的工作。当然matplotlib可以有效的结合numpy和pandas,这些数据分析人员热爱matplotlib的重要原因。

来自知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/matplotlib-tutorial
GitHub仓库:https://github.com/neolei/matplotlibtutorials

maplotlib边缘是指在绘制图形时图像周围的空白区域。根据引用中的信息,可以使用matplotlib.pyplot.margins()函数来控制边缘的大小。默认情况下,边缘的大小是根据绘图数据自动计算的,但有时候可能会出现留白太多的情况。 如果想要减少边缘的大小,可以使用matplotlib.pyplot.margins()函数,并将参数设置为(0, 0)。这将使边缘尽量缩小,以便更好地利用绘图区域。引用中的代码示例展示了如何使用该函数来减少边缘大小。 另外,如果想要完全去除边缘并保留对输出图片大小的设置,可以使用matplotlib.pyplot.subplots_adjust()函数,并将参数设置为(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0)。这将会将图形填充整个绘图区域,去除任何留白。引用中的代码示例展示了如何使用该函数来去除边缘并保留图片大小设置。 综上所述,根据你的需求,你可以使用matplotlib.pyplot.margins()函数来减少边缘大小,或者使用matplotlib.pyplot.subplots_adjust()函数来完全去除边缘并保留图片大小设置。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【python】解决maplotlib边缘留白太多](https://blog.youkuaiyun.com/qq_42951560/article/details/110004178)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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