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📜  Python中的 Matplotlib.axis.Axis.properties()函数

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:55:29.339000             🧑  作者: Mango

Python中的 Matplotlib.axis.Axis.properties()函数

Matplotlib是Python中的一个库，它是 NumPy 库的数值数学扩展。它是Python中用于二维数组图的惊人可视化库，用于处理更广泛的 SciPy 堆栈。

matplotlib.axis.Axis.properties()函数

matplotlib库的axis模块中的Axis.properties()函数用于获取艺术家所有属性的字典。

下面的示例说明了 matplotlib.axis 中的 matplotlib.axis.Axis.properties()函数：
示例 1：

Python3
# Implementation of matplotlib function
from matplotlib.axis import Axis
import numpy as np   
import matplotlib.pyplot as plt   
          
    
xx = np.random.rand(5, 7)   
          
fig, ax = plt.subplots()   
          
m = ax.pcolor(xx)   
m.set_zorder(2)  
      
w = Axis.properties(ax)  
print("Display all Properties\n")  
for i in w:  
    print(i, ":", w[i]) 
  
fig.suptitle('matplotlib.axis.Axis.properties() \
function Example\n', fontweight ="bold")  
    
plt.show()

Python3
# Implementation of matplotlib function
from matplotlib.axis import Axis
import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  
    
            
np.random.seed(10**7)  
geeks = np.random.randn(100)  
       
fig, ax = plt.subplots()  
ax.acorr(geeks, usevlines = True,  
         normed = True,  
         maxlags = 80, lw = 3)  
      
ax.grid(True)  
      
w = Axis.properties(ax)  
print("Display all Properties\n")  
for i in w:  
    print(i, ":", w[i]) 
      
fig.suptitle('matplotlib.axis.Axis.properties() \
function Example\n', fontweight ="bold")  
    
plt.show()

输出：

示例 2：

Python3 

# Implementation of matplotlib function
from matplotlib.axis import Axis
import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  
    
            
np.random.seed(10**7)  
geeks = np.random.randn(100)  
       
fig, ax = plt.subplots()  
ax.acorr(geeks, usevlines = True,  
         normed = True,  
         maxlags = 80, lw = 3)  
      
ax.grid(True)  
      
w = Axis.properties(ax)  
print("Display all Properties\n")  
for i in w:  
    print(i, ":", w[i]) 
      
fig.suptitle('matplotlib.axis.Axis.properties() \
function Example\n', fontweight ="bold")  
    
plt.show() 

输出：