إتقان التحكم في المحاور في ماتبلوتليب: إخفاء العلامات والرموز

يوفر ماتبلوتليب عدة طرق لضبط دقة رسومك البيانية عن طريق التحكم في ظهور عناصر المحاور. غالبًا ما يعزز هذا الوضوح ويركز الانتباه على البيانات نفسها. تستعرض هذه المقالة تقنيات متنوعة لإخفاء أو كتم ظهور علامات المحاور، وعلامات التجزئة، وحتى المحاور بأكملها في تصورات ماتبلوتليب الخاصة بك.

محتويات الجدول

• إزالة المحاور تمامًا
• إخفاء علامات المحاور
• إخفاء علامات التجزئة
• طرق بديلة ( ومتى يجب تجنبها)

إزالة المحاور تمامًا

أبسط طريقة لإزالة محور بالكامل – بما في ذلك تسمياته وعلاماته – هي استخدام set_visible(False). توفر هذه الطريقة حلاً نظيفًا عندما لا تحتاج إلى أي معلومات محور في رسمك البياني.

import matplotlib.pyplot as plt

# بيانات عينة
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 3, 5]

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

# إخفاء محور x
ax.xaxis.set_visible(False)

# إخفاء محور y
ax.yaxis.set_visible(False)

plt.show()

إخفاء علامات المحاور

لإزالة علامات التجزئة فقط مع الاحتفاظ بخط المحور وتسميته، استخدم set_ticks([]). هذا مفيد بشكل خاص عندما تريد الحفاظ على وجود المحور ولكن تنظيف الرسم البياني عن طريق إزالة علامات التجزئة.

import matplotlib.pyplot as plt

# بيانات عينة
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 3, 5]

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

# إخفاء علامات محور x
ax.xaxis.set_ticks([])

# إخفاء علامات محور y
ax.yaxis.set_ticks([])

plt.show()

إخفاء علامات التجزئة

إذا كنت بحاجة إلى الاحتفاظ بعلامات التجزئة كمرجع بصري ولكنك تريد إزالة التسميات العددية، فاستخدم set_ticklabels([]). يستهدف هذا التسميات بشكل انتقائي مع الحفاظ على علامات التجزئة نفسها.

import matplotlib.pyplot as plt

# بيانات عينة
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 3, 5]

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

# إخفاء تسميات علامات محور x
ax.xaxis.set_ticklabels([])

# إخفاء تسميات علامات محور y
ax.yaxis.set_ticklabels([])

plt.show()

طرق بديلة ( ومتى يجب تجنبها)

يمكن أن يؤدي تعيين ألوان تسميات التجزئة لتتطابق مع الخلفية (مثل plt.xticks(color='w')) إلى إخفاء التسميات تقنيًا. ومع ذلك، فإن هذا أقل قوة ويعتمد على لون خلفية محدد. يُنصح عمومًا باستخدام الطرق المباشرة الموضحة أعلاه لتحسين وضوح التعليمات البرمجية وقابليتها للصيانة.

يعتمد اختيار الطريقة الصحيحة تمامًا على متطلبات الرسم البياني الخاصة بك. من خلال فهم الفروق الدقيقة لكل نهج، يمكنك إنشاء تصورات ماتبلوتليب نظيفة وغنية بالمعلومات تنقل بياناتك بفعالية.