Figure e assi

Fa parte della sezione Dati e grafici del percorso Machine Learning di Coddy. Lezione 24 di 60.

Il codice reale indica il grafico su cui disegna. plt.subplots() restituisce due elementi: la figura, l'immagine intera, e gli assi, il grafico al suo interno:

Un diagramma: un riquadro grigio contrassegnato da fig, l'immagine intera, contiene un riquadro blu contrassegnato da ax, il grafico. ax.set_title si trova sopra, ax.set_xlabel sotto, ax.set_ylabel alla sua sinistra, ax.plot disegna la linea al suo interno

fig, ax = li cattura entrambi. Poi tutto avviene su ax:

years = [2021, 2022, 2023, 2024]
members = [35, 48, 61, 59]
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(years, members)
ax.set_title("Club Members")
ax.set_xlabel("Year")
ax.set_ylabel("Members")
plt.show()

I metodi di disegno mantengono i loro nomi: ax.plot, ax.scatter, ax.legend. I metodi per il testo acquisiscono set_.

Perché preoccuparsene? Presto una figura conterrà diversi grafici e ax indica a quale ti riferisci. Da qui in avanti, ogni grafico inizia così.

Sfida

Medio

Il codice iniziale rappresenta i sette rami di una biblioteca con funzioni plt: un punto per ramo. Riscrivilo nella forma ax:

Inizia con fig, ax = plt.subplots().
Disegna i punti, il titolo e le due etichette con i metodi ax, usando gli stessi testi.
Elimina le vecchie righe plt, mantenendo plt.show().

Il grafico rimane uguale; cambia solo il codice. Il resoconto del codice iniziale dice Drawn with fig and ax: no. Il tuo dovrebbe riportare:

Charts drawn: 1
Drawn with fig and ax: yes
Title: Library Branches
X label: Hours open per week
Y label: Loans per week
Lines: 0
Dots: 7
Across (x): [30, 45, 38, 52, 24, 60, 41]
Up (y): [410, 690, 520, 800, 300, 930, 610]

Provalo tu

import matplotlib.pyplot as plt

# Un valor por cada sucursal de la biblioteca municipal
hours = [30, 45, 38, 52, 24, 60, 41]
loans = [410, 690, 520, 800, 300, 930, 610]

# Reescribe este gráfico con fig, ax = plt.subplots() y los métodos de ax
plt.scatter(hours, loans)
plt.title("Library Branches")
plt.xlabel("Hours open per week")
plt.ylabel("Loans per week")
plt.show()