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Matplotlib invertir el eje Y

Los ejes de la trama se invierten o voltean en Matplotlib. Existen múltiples formas de invertir el eje y de una figura. Para los elementos de ejes, la técnica más popular es usar la función invert_yaxis(). Aparte de eso, podríamos utilizar las funciones ylim() y axis() del objeto matplotlib.

En este artículo, veremos cómo usar Matplotlib para invertir el eje y en detalle y, además, discutiremos técnicas alternativas utilizadas para invertir el eje y con Matplotlib.

Usar la función invertir_yaxis()

Para invertir el eje Y, podríamos utilizar la técnica invert_yaxis(). Con la ayuda de esta metodología, invertiremos una o ambas dimensiones.

importar matplotlib.pyplot como por favor

importar entumecido como notario público

a = notario público.espacio lineal(10, 25, 40)

b = 5*a+6

grafico, (trama1, trama2) = por favorsubtramas(1, 2)

trama1.gráfico(a, b)

trama1.set_title(«Gráfico original»)

trama2.gráfico(a, b)

trama2.set_title(«Gráfico invertido»)

trama2.invertir_xaxis()

trama2.invertir_eje_y()

grafico.diseño_apretado()

por favorshow()

Al comienzo del código, integramos las bibliotecas Matplotlib y NumPy. Ahora, tenemos que generar puntos de datos de la serie x. Esto se puede hacer usando la función linspace() de la biblioteca NumPy. Aplicamos la ecuación para una línea recta ya que queremos dibujar una línea recta en el gráfico. Esta línea recta tiene su origen en el eje y.

Además de esto, dibujamos espacio o brecha para dos parcelas mediante el uso de plt.subplots(). En esta función, pasamos no. de filas y no. de columnas como parámetro. Ahora, dibujamos el primer gráfico que tiene ejes normales. Entonces, llamamos a la función plot1.plot(). Ahora, para establecer el título de esa trama, aplicamos el método plot1.set_title().

De la misma manera, para dibujar una segunda gráfica que tenga ejes invertidos, definimos la función plot2.plot(). Además, especificamos el título para el segundo gráfico, por lo que también llamamos a la función set_title() para este gráfico. Ahora, invertimos los puntos de datos del eje x y el eje y usando el método invert_axis().

Usar la función ylim()

En Matplotlib, la técnica ylim() también se puede utilizar para cambiar las dimensiones de un gráfico. En la mayoría de los casos, este procedimiento se utiliza para definir las limitaciones de los ejes.

importar matplotlib.pyplot como por favor

importar entumecido como notario público

a = notario público.espacio lineal(15, 25, 45)

b = 3*a+7

hachas,(p1,p2) = por favorsubtramas(1, 2)

p1.gráfico(a, b)

p1.set_title(«Gráfico original»)

p2.gráfico(a, b)

p2.set_title(«Gráfico invertido»)

por favorylim(máximo(b), min(b))

hachasdiseño_apretado()

por favorshow()

Primero, presentamos matplotlib.pyplot y el paquete NumPy. Ahora, definimos los conjuntos de datos con la ayuda de la función np.linspace(). Además, llamamos a plt.subplots() para crear gráficos. El no. de filas y no. de columnas se pasan a esta función.

Ahora se aplica la función p1.plot() para dibujar el gráfico original. Además, llamamos al método p1.set_title() para establecer la etiqueta del primer gráfico. De manera similar, llamamos a estas funciones para dibujar el segundo gráfico y especificar el título del segundo gráfico. El título del segundo gráfico se define como ‘Gráfico invertido’.

Aquí, empleamos la función plt.ylim() para invertir el eje y. Y proporcionamos ‘max’ y ‘min’ como argumentos para esta función. Al final del código, queremos mostrar el gráfico, por lo que aplicamos la función plt.show().

Después de ejecutar el código mencionado anteriormente, obtenemos dos gráficos: Gráfico original y Gráfico invertido. La gráfica original tiene un eje y que comienza en 45 y termina en 85. Sin embargo, la gráfica invertida tiene un eje y invertido. Comienza en 85 y termina en 45. Así invertimos los ejes de la gráfica.

Usar la función eje()

Al igual que la función ylim (), la función axis () también se utiliza para definir los valores mínimo y máximo de los ejes. Simplemente pasamos los argumentos ‘max’ y ‘min’ a esta función en el código siguiente.

importar matplotlib.pyplot como por favor

importar entumecido como notario público

a = notario público.naranja(1, 20, 0.5)

b = notario público.broncearse(a)

hachas,(p1,p2) = por favorsubtramas(1, 2)

p1.gráfico(a, b)

p1.set_title(«Gráfico original»)

p2.gráfico(a, b)

p2.set_title(«Gráfico invertido»)

por favoreje([max(a), min(a), max(b), min(b)])

hachasdiseño_apretado()

por favorshow()

Antes de iniciar el código, debemos incluir las bibliotecas necesarias NumPy y matplotlib.pyplot. Ahora, creamos los conjuntos de datos con la ayuda de los métodos arranging() y tan() del paquete NumPy. Además, para la creación de gráficos, empleamos la función plt.subplots().

Dibujamos un gráfico original y un gráfico invertido llamando al método plot() respectivamente. También establecemos el título de ambos gráficos mediante el uso de la función set_title(). Además de esto, aplicamos la función plt.axis() para invertir los ejes x e y.

Por lo tanto, proporcionamos valores mínimos y máximos de ambos ejes como parámetro de esta función. Representamos el gráfico mediante el uso de la función plt.show() al final.

Invertir el eje Y en un diagrama de dispersión

En este paso, mostraremos cómo volteamos el eje y en un diagrama de dispersión.

importar matplotlib.pyplot como por favor

importar entumecido como notario público

a = [3, 6, 10, 12, 15, 17]

b = [6, 12, 19, 22, 26, 21]

por favordispersión(a, b)

por favorgca().invertir_eje_y()

Aquí, importamos la biblioteca matplotlib.pyplot para visualizaciones gráficas y la biblioteca NumPy para análisis numérico. Ahora, toma dos variables. Establecemos los conjuntos de datos para el eje x y el eje y. Estos conjuntos de datos se almacenan en esas variables.

Además, generamos un diagrama de dispersión, por lo que llamamos a la función plt.scatter(). Empleamos la función plt.gca() para obtener los ejes existentes. Ahora, para invertir el eje y del gráfico, utilizamos el método invert_yaxis().

Conclusión

En este artículo, hemos analizado diferentes enfoques para invertir el eje y en el gráfico. Primero, usamos la función invert_yaxis() para invertir el eje y. Además, aplicamos las funciones ylim() y axis() para voltear el eje y del gráfico. El método ylim() se utiliza para obtener limitaciones para los ejes. Generalmente, ylim() y axis() ambas funciones se aplican para definir el pequeñísimo y más alto valores de los ejes. Siempre que especificamos el pequeñísimo valor como el límite superior y el más alto valor como el límite mínimo tendremos ejes invertidos. Al final, examinamos cómo invertir el eje y en el diagrama de dispersión.

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