2024-09-27 22:36:27 发布
网友
我想知道是否有可能存储扁钢函数到数组中。像这样的
a=[1,2,3] b=[21321,5345,654457] height=list(b) plt.bar(a,height=height) a_b=result_of_pltbar
我不确定将结果存储到数组中是什么意思,但这里有一些想法。你知道吗
假设plt由from matplotlib import pyplot as plt导入,结果图如下所示:
plt
from matplotlib import pyplot as plt
b
a
现在你有了所有的东西,除了酒吧的“边缘”。要获取当前轴,可以使用ax = plt.gca()。如果你调查vars(ax),你会发现ax.patches看起来特别有趣。它们包含有关条形图的数据。以下是您将从ax.patches[0]中找到的内容:
ax = plt.gca()
vars(ax)
ax.patches
ax.patches[0]
In [18]: vars(ax.patches[0]) Out[18]: {'_stale': True, .... '_x0': 0.6, '_y0': 0, '_width': 0.8, '_height': 21321, '_x1': 1.4, '_y1': 21321, .... }
从这里很容易看出,这些都是第一根杆的几何特性和位置坐标。所以,如果你想收集横条的左边缘,你可以使用
left_edges = [bar._x0 for bar in ax.patches]
这将导致[0.6, 1.6, 2.6]。获得钢筋其他性能的过程应该清楚。你知道吗
[0.6, 1.6, 2.6]
我不确定将结果存储到数组中是什么意思,但这里有一些想法。你知道吗
假设
plt
由from matplotlib import pyplot as plt
导入,结果图如下所示:b
a
现在你有了所有的东西,除了酒吧的“边缘”。要获取当前轴,可以使用
ax = plt.gca()
。如果你调查vars(ax)
,你会发现ax.patches
看起来特别有趣。它们包含有关条形图的数据。以下是您将从ax.patches[0]
中找到的内容:从这里很容易看出,这些都是第一根杆的几何特性和位置坐标。所以,如果你想收集横条的左边缘,你可以使用
这将导致
[0.6, 1.6, 2.6]
。获得钢筋其他性能的过程应该清楚。你知道吗相关问题 更多 >
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