matplotlib
निर्देशांक प्रणाली
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Matplotlib में चार अलग-अलग समन्वयन प्रणालियाँ हैं जिन्हें अलग-अलग वस्तु, जैसे, पाठ की स्थिति को आसान बनाने के लिए लिया जा सकता है। प्रत्येक प्रणाली में एक संगत परिवर्तन वस्तु होती है जो उस प्रणाली से निर्देशांक को तथाकथित प्रदर्शन समन्वय प्रणाली में बदल देती है।
डेटा कोऑर्डिनेट सिस्टम संबंधित अक्षों पर डेटा द्वारा परिभाषित प्रणाली है। प्लॉट किए गए डेटा के सापेक्ष किसी वस्तु को रखने की कोशिश करते समय यह उपयोगी है। सीमा द्वारा दिया जाता है xlim और ylim के गुणों Axes । इसकी संबंधित परिवर्तन वस्तु ax.transData ।
एक्सिस कोऑर्डिनेट सिस्टम अपने Axes ऑब्जेक्ट से बंधा हुआ सिस्टम है। अंक (0, 0) और (1, 1) अक्षों के निचले-बाएँ और ऊपरी-दाएँ कोने को परिभाषित करते हैं। जैसे कि यह कुल्हाड़ियों के सापेक्ष स्थिति में उपयोगी है, जैसे कि भूखंड के शीर्ष-केंद्र। इसकी संबंधित परिवर्तन वस्तु ax.transAxes ।
चित्रा समन्वय प्रणाली कुल्हाड़ियों समन्वय प्रणाली के अनुरूप है, सिवाय इसके कि यह Figure से बंधा हुआ है। अंक (0, 0) और (1, 1) आकृति के निचले-बाएँ और ऊपरी-दाएँ कोने का प्रतिनिधित्व करते हैं। यह पूरी छवि के सापेक्ष कुछ स्थिति देने की कोशिश करते समय उपयोगी है। इसकी संबंधित परिवर्तन वस्तु fig.transFigure ।
प्रदर्शन समन्वय प्रणाली पिक्सेल में दी गई छवि की प्रणाली है। अंक (0, 0) और (चौड़ाई, ऊँचाई) छवि या प्रदर्शन के निचले-बाएँ और ऊपरी-दाएँ पिक्सेल हैं। यह बिल्कुल स्थिति के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। चूंकि रूपांतरण ऑब्जेक्ट इस निर्देशांक प्रणाली में निर्देशांक को रूपांतरित करते हैं, प्रदर्शन प्रणाली में इसके साथ कोई परिवर्तन वस्तु नहीं है। हालाँकि, जब आवश्यक हो, None या matplotlib.transforms.IdentityTransform() का उपयोग किया जा सकता है।
अधिक विवरण यहां उपलब्ध हैं ।
समन्वय प्रणाली और पाठ
Matplotlib की समन्वित प्रणाली आपके द्वारा किए जाने वाले भूखंडों की व्याख्या करने की कोशिश करते समय बहुत काम आती है। कभी-कभी आप अपने डेटा के अपेक्षाकृत पाठ को स्थिति में लाना चाहते हैं, जैसे कि किसी विशिष्ट बिंदु को लेबल करने की कोशिश करते समय। दूसरी बार आप संभवतः आकृति के शीर्ष पर एक पाठ जोड़ना चाहेंगे। यह आसानी से text() लिए कॉल में transform पैरामीटर के लिए एक परिवर्तन वस्तु को पारित करके एक उपयुक्त समन्वय प्रणाली का चयन करके प्राप्त किया जा सकता है।
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([2.], [3.], 'bo')
plt.text( # position text relative to data
2., 3., 'important point', # x, y, text,
ha='center', va='bottom', # text alignment,
transform=ax.transData # coordinate system transformation
)
plt.text( # position text relative to Axes
1.0, 1.0, 'axes corner',
ha='right', va='top',
transform=ax.transAxes
)
plt.text( # position text relative to Figure
0.0, 1.0, 'figure corner',
ha='left', va='top',
transform=fig.transFigure
)
plt.text( # position text absolutely at specific pixel on image
200, 300, 'pixel (200, 300)',
ha='center', va='center',
transform=None
)
plt.show()
