मैटप्लॉटलिब सबप्लाट्स में एक्सिस की दृश्यता को नियंत्रित करने के कई तरीके प्रदान करता है, जिससे क्लीनर और अधिक केंद्रित विज़ुअलाइज़ेशन संभव होते हैं। यह लेख सबसे प्रभावी विधियों का पता लगाता है, उनकी ताकत की तुलना करता है और उनके उपयोग का प्रदर्शन करता है।
विषयवस्तु की तालिका
matplotlib.axes.Axes.set_axis_off()get_xaxis().set_visible()औरget_yaxis().set_visible()matplotlib.pyplot.axis()से क्यों बचें
matplotlib.axes.Axes.set_axis_off()
set_axis_off() विधि एक सबप्लाट से x और y दोनों एक्सिस को पूरी तरह से हटाने का सबसे साफ और सीधा तरीका प्रदान करती है। यह सीधे एक व्यक्तिगत Axes ऑब्जेक्ट पर काम करता है, आपके चित्र के अन्य भागों को प्रभावित किए बिना सटीक नियंत्रण सुनिश्चित करता है।
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(2, 2)
# ऊपर-बाएँ सबप्लाट के लिए एक्सिस बंद करें
axes[0, 0].set_axis_off()
# ... अन्य सबप्लाट्स के लिए प्लॉटिंग कोड ...
plt.show()
get_xaxis().set_visible() और get_yaxis().set_visible()
बेहतर नियंत्रण के लिए, आप get_xaxis().set_visible() और get_yaxis().set_visible() का उपयोग करके x और y एक्सिस की दृश्यता को स्वतंत्र रूप से प्रबंधित कर सकते हैं। यह विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब आप केवल एक एक्सिस को हटाना चाहते हैं जबकि दूसरे को बनाए रखना चाहते हैं।
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(2, 2)
# ऊपर-दाएँ सबप्लाट के लिए केवल x-अक्ष बंद करें
axes[0, 1].get_xaxis().set_visible(False)
# नीचे-बाएँ सबप्लाट के लिए केवल y-अक्ष बंद करें
axes[1, 0].get_yaxis().set_visible(False)
# ... अन्य सबप्लाट्स के लिए प्लॉटिंग कोड ...
plt.show()
matplotlib.pyplot.axis() से क्यों बचें
जबकि matplotlib.pyplot.axis() एक्सिस गुणों में हेरफेर कर सकता है, यह चित्र स्तर पर काम करता है। सबप्लाट्स में एक्सिस को बंद करने के लिए इसका उपयोग करने से अनपेक्षित परिणाम हो सकते हैं, सभी सबप्लाट्स को एक साथ प्रभावित करते हैं। सबप्लाट्स के भीतर लक्षित नियंत्रण के लिए, ऊपर वर्णित एक्सिस-स्तरीय विधियों का उपयोग करना सबसे अच्छा है।
संक्षेप में, set_axis_off() पूर्ण एक्सिस निष्कासन के लिए सबसे सरल दृष्टिकोण प्रदान करता है, जबकि get_xaxis().set_visible() और get_yaxis().set_visible() व्यक्तिगत एक्सिस दृश्यता पर बारीक नियंत्रण प्रदान करते हैं। इस विशिष्ट कार्य के लिए matplotlib.pyplot.axis() के उपयोग से बचें।