Matplotlib’de Alt Grafik Aralığına Hakim Olma

Matplotlib, görselleştirme oluşturmak için güçlü bir Python kütüphanesidir. Birden fazla alt grafikle çalışırken, okunabilirlik için etkili aralıklandırma çok önemlidir. Bu makale, Matplotlib’de alt grafik aralıklandırmasını kontrol etme yöntemlerini ele almaktadır.

İçerik Tablosu

• tight_layout() Metodu
• subplots_adjust() Metodu
• subplot_tool() Metodu
• constrained_layout=True Parametresi

tight_layout() Metodu

tight_layout() fonksiyonu, alt grafik aralıklandırmasını ayarlamanın basit ve etkili bir yoludur. Başlıklar ve etiketler gibi örtüşen öğeleri otomatik olarak önler. Bireysel aralıklandırma parametreleri üzerinde hassas kontrole ihtiyaç duymadığınızda idealdir.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig, axes = plt.subplots(2, 1)

axes[0].plot(x, y1)
axes[0].set_title('Sinüs Dalgası')
axes[1].plot(x, y2)
axes[1].set_title('Kosinüs Dalgası')

plt.tight_layout()
plt.show()

subplots_adjust() Metodu

Hassas kontrol için plt.subplots_adjust() kullanın. Bu fonksiyon, aralıklandırma parametrelerinin manipülasyonuna izin verir: left, bottom, right, top, wspace (genişlik) ve hspace (yükseklik). Bunlar şekil boyutlarının kesirleridir.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig, axes = plt.subplots(2, 1)

axes[0].plot(x, y1)
axes[0].set_title('Sinüs Dalgası')
axes[1].plot(x, y2)
axes[1].set_title('Kosinüs Dalgası')

plt.subplots_adjust(hspace=0.5)
plt.show()

Burada, hspace=0.5 dikey aralıklandırmayı artırır. İstediğiniz düzeni elde etmek için değerlerle deney yapın. Benzer şekilde, yatay aralıklandırma için wspace‘i ayarlayın.

subplot_tool() Metodu

plt.subplot_tool() etkileşimli bir arayüz sağlar. Alt grafikleri görsel olarak sürüklemenize ve yeniden boyutlandırmanıza olanak tanıyan bir pencere açar. Bu, özellikle karmaşık düzenler için yararlıdır.

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(2, 2)

plt.subplot_tool()
plt.show()

constrained_layout=True Parametresi

Modern ve sağlam bir yaklaşım, plt.subplots() içinde constrained_layout=True kullanmaktır. Bu, örtüşmeleri önlemek için parametreleri otomatik olarak ayarlar ve tight_layout()‘tan daha etkili bir şekilde karmaşık düzenleri ele alır.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig, axes = plt.subplots(2, 1, constrained_layout=True)

axes[0].plot(x, y1)
axes[0].set_title('Sinüs Dalgası')
axes[1].plot(x, y2)
axes[1].set_title('Kosinüs Dalgası')

plt.show()

Bu, kodu basitleştirir ve özellikle karmaşık şekiller için güvenilir bir çözüm sunar. İhtiyaçlarınıza en uygun yöntemi seçin: basit ayarlamalar için tight_layout() veya constrained_layout=True; ince ayarlı kontrol için subplots_adjust(); ve etkileşimli ayarlamalar için subplot_tool().