Matplotlib 2.1

cbook

matplotlib.cbook

उपयोगिता कार्यों और कक्षाओं का संग्रह। मूल रूप से, कई (लेकिन सभी नहीं) पाइथन कुकबुक से थे - इसलिए नाम सीबुक।

यह मॉड्यूल matplotlib के भीतर कहीं से भी आयात करने के लिए सुरक्षित है; यह केवल रनटाइम पर matplotlib आयात करता है।

class matplotlib.cbook.Bunch(**kwds)

आधार: object

अक्सर हम गुच्छा के सामान को नाम देने, सामानों का एक गुच्छा इकट्ठा करना चाहते हैं; इसके लिए एक शब्दकोश ठीक है, लेकिन एक छोटी सी चीज वर्ग भी आसान है, और उपयोग करने के लिए सुंदर है। जब भी आप कुछ चर समूहबद्ध करना चाहते हैं:

>>> point = Bunch(datum=2, squared=4, coord=12)
>>> point.datum

By: Alex Martelli
From: https://code.activestate.com/recipes/121294/

class matplotlib.cbook.CallbackRegistry(exception_handler=<function _exception_printer>)

आधार: object

सिग्नल और कॉलबैक के सेट के लिए पंजीकरण और डिस्कनेक्ट करना संभाल लें:

>>> def oneat(x):
...    print('eat', x)
>>> def ondrink(x):
...    print('drink', x)

>>> from matplotlib.cbook import CallbackRegistry
>>> callbacks = CallbackRegistry()

>>> id_eat = callbacks.connect('eat', oneat)
>>> id_drink = callbacks.connect('drink', ondrink)

>>> callbacks.process('drink', 123)
drink 123
>>> callbacks.process('eat', 456)
eat 456
>>> callbacks.process('be merry', 456) # nothing will be called
>>> callbacks.disconnect(id_eat)
>>> callbacks.process('eat', 456)      # nothing will be called

प्रैक्टिस में, किसी को हमेशा लापता संदर्भों (और इस प्रकार स्मृति रिसाव) से बचने के लिए अब सभी कॉलबैक को डिस्कनेक्ट करना चाहिए। हालांकि, matplotlib में वास्तविक कोड शायद ही कभी ऐसा करता है, और इसके डिजाइन के कारण, इस तरह के कोड को रखना मुश्किल है। इसके आस-पास पहुंचने के लिए, और मेमोरी लीक के इस वर्ग को रोकने के लिए, हम केवल बाध्य विधियों के लिए कमजोर संदर्भ संग्रहीत करते हैं, इसलिए जब गंतव्य ऑब्जेक्ट को मरने की आवश्यकता होती है, तो कॉलबैक रजिस्ट्री इसे जीवित नहीं रखेगी। पाइथन stdlib weakref मॉड्यूल सीधे बाध्य तरीकों के कमजोर संदर्भ नहीं बना सकता है, इसलिए हमें बाध्य विधियों (या नियमित नि: शुल्क कार्यों) के कमजोर संदर्भों को संभालने के लिए प्रॉक्सी ऑब्जेक्ट बनाना होगा। इस तकनीक को पीटर पेरेंट ने अपने "माइंडट्रोव" ब्लॉग पर साझा किया था।

पैरामीटर:

पैरामीटर:	upgrade_handler: कॉल करने योग्य, वैकल्पिक अगर प्रदान किया जाना चाहिए हस्ताक्षर होना चाहिए def handler(exc: Exception) -> None: यदि नहीं, तो इस फ़ंक्शन को `CallbackRegistry.process` में `CallbackRegistry.process` द्वारा उठाए गए किसी `Exception` उपखंड के साथ बुलाया जाएगा। हैंडलर या तो अपवाद का उपभोग कर सकता है या फिर से उठा सकता है। कॉल करने योग्य अचार होना चाहिए। डिफ़ॉल्ट हैंडलर है def h(exc): traceback.print_exc()

upgrade_handler: कॉल करने योग्य, वैकल्पिक

अगर प्रदान किया जाना चाहिए हस्ताक्षर होना चाहिए

def handler(exc: Exception) -> None:

यदि नहीं, तो इस फ़ंक्शन को CallbackRegistry.process में CallbackRegistry.process द्वारा उठाए गए किसी Exception उपखंड के साथ बुलाया जाएगा। हैंडलर या तो अपवाद का उपभोग कर सकता है या फिर से उठा सकता है।

कॉल करने योग्य अचार होना चाहिए।

डिफ़ॉल्ट हैंडलर है

def h(exc):
    traceback.print_exc()

connect(s, func): जब सिग्नल एस उत्पन्न होता है तो func को कॉल करने के लिए func पंजीकृत करें

disconnect(cid): कॉलबैक आईडी सीआईडी के साथ पंजीकृत कॉलबैक डिस्कनेक्ट करें

process(s, *args, **kwargs): प्रक्रिया सिग्नल s । s पर कॉलबैक प्राप्त करने के लिए पंजीकृत सभी कार्यों को **args और **kwargs साथ बुलाया जाएगा

class matplotlib.cbook.GetRealpathAndStat: आधार: object

class matplotlib.cbook.Grouper(init=())

आधार: object

यह वर्ग अनियंत्रित वस्तुओं को एकजुट सेट में समूहबद्ध करने का हल्का तरीका प्रदान करता है जब पूर्ण-पूर्ण ग्राफ डेटा संरचना अधिक हो जाएगी।

ऑब्जेक्ट्स को join() का उपयोग करके जुड़ाव के लिए परीक्षण join() किया जा सकता है, और ऑब्जेक्टर्स के रूप में ऑब्जेक्ट का उपयोग करके सभी डिजॉइंट सेट को पुनः प्राप्त किया जा सकता है।

शामिल होने वाली वस्तुओं को हर्षनीय और कमजोर संदर्भित होना चाहिए।

उदाहरण के लिए:

>>> from matplotlib.cbook import Grouper
>>> class Foo(object):
...     def __init__(self, s):
...         self.s = s
...     def __repr__(self):
...         return self.s
...
>>> a, b, c, d, e, f = [Foo(x) for x in 'abcdef']
>>> grp = Grouper()
>>> grp.join(a, b)
>>> grp.join(b, c)
>>> grp.join(d, e)
>>> sorted(map(tuple, grp))
[(a, b, c), (d, e)]
>>> grp.joined(a, b)
True
>>> grp.joined(a, c)
True
>>> grp.joined(a, d)
False

clean(): शब्दकोश से साफ मृत कमजोर संदर्भ

get_siblings(a): अपने साथ समेत सभी वस्तुओं को शामिल करता है।

join(a, *args): दिए गए तर्कों में एक ही सेट में शामिल हों। एक या अधिक तर्क स्वीकार करता है।

joined(a, b): यदि एक और बी एक ही सेट के सदस्य हैं तो सत्य वापस आता है।

remove(a)

exception matplotlib.cbook.IgnoredKeywordWarning

आधार: UserWarning

कीवर्ड तर्कों के बारे में चेतावनियां जारी करने के लिए एक वर्ग जिसे matplotlib द्वारा अनदेखा किया जाएगा

class matplotlib.cbook.Locked(path)

आधार: object

ताले को संभालने के लिए संदर्भ प्रबंधक।

कोंडा से कोड के आधार पर।

(सी) 2012-2013 निरंतर Analytics, इंक / https://www.continuum.io/ सभी अधिकार सुरक्षित

कोंडा को बीएसडी 3-क्लॉज लाइसेंस की शर्तों के तहत वितरित किया जाता है। LICENSE_CONDA या https://opensource.org/licenses/BSD-3-Clause परामर्श लें।

LOCKFN = '.matplotlib_lock'

exception TimeoutError: आधार: RuntimeError

class matplotlib.cbook.Null(*args, **kwargs)

आधार: object

संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: नल वर्ग को संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।

शून्य वस्तुओं हमेशा और भरोसेमंद "कुछ भी नहीं।"

class matplotlib.cbook.RingBuffer(*args, **kwargs)

आधार: object

संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: रिंगबफर वर्ग को संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।

कक्षा जो अभी तक पूर्ण बफर लागू नहीं करती है

append(x): बफर के अंत में एक तत्व संलग्न करें

get(): सबसे पुराने से नवीनतम तक तत्वों की एक सूची लौटें।

class matplotlib.cbook.Sorter(*args, **kwargs)

आधार: object

संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: क्रमबद्ध (..., कुंजी = itemgetter (...))

विशेषता या आइटम द्वारा क्रमबद्ध करें

उदाहरण का उपयोग:

sort = Sorter()

list = [(1, 2), (4, 8), (0, 3)]
dict = [{'a': 3, 'b': 4}, {'a': 5, 'b': 2}, {'a': 0, 'b': 0},
        {'a': 9, 'b': 9}]

sort(list)       # default sort
sort(list, 1)    # sort by index 1
sort(dict, 'a')  # sort a list of dicts by key 'a'

byAttribute(data, attributename, inplace=1)

byItem(data, itemindex=None, inplace=1)

sort(data, itemindex=None, inplace=1)

class matplotlib.cbook.Stack(default=None)

आधार: object

एक ढेर को कार्यान्वित करें जहां तत्वों को धक्का दिया जा सकता है और आप आगे और आगे बढ़ सकते हैं। लेकिन कोई पॉप नहीं। किसी ब्राउज़र में घर / पीछे / आगे नकल करना चाहिए

back(): स्थिति को वापस ले जाएं और वर्तमान तत्व को वापस करें

bubble(o): ढेर के शीर्ष पर ओ उठाओ और ओ वापस आओ । ओ ढेर में होना चाहिए

clear(): ढेर खाली करें

empty()

forward(): स्थिति को आगे बढ़ाएं और वर्तमान तत्व को वापस करें

home(): पहले तत्व को ढेर के शीर्ष पर दबाएं

push(o): वर्तमान स्थिति पर ढेर पर ऑब्जेक्ट पुश करें - वर्तमान स्थिति की तुलना में बाद में होने वाले सभी तत्वों को त्याग दिया जाता है

remove(o): ढेर से तत्व ओ हटा दें

class matplotlib.cbook.Xlator(*args, **kwargs)

आधार: dict

संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: Xlator वर्ग संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।

ऑल-इन-वन-स्ट्रिंग-प्रतिस्थापन वर्ग

उदाहरण का उपयोग:

text = "Larry Wall is the creator of Perl"
adict = {
"Larry Wall" : "Guido van Rossum",
"creator" : "Benevolent Dictator for Life",
"Perl" : "Python",
}

print(multiple_replace(adict, text))

xlat = Xlator(adict)
print(xlat.xlat(text))

xlat(text): पाठ का अनुवाद करें , संशोधित पाठ लौटाता है।

matplotlib.cbook.align_iterators(func, *iterables)

यह जनरेटर itcables का एक गुच्छा लेता है जिसे func द्वारा आदेश दिया जाता है यह आदेशित tuples भेजता है:

(func(row), [rows from all iterators matching func(row)])

यह रिकॉर्ड एरे में शामिल होने के लिए matplotlib.mlab.recs_join() द्वारा उपयोग किया जाता है

matplotlib.cbook.allequal(seq): संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: allequal फ़ंक्शन संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।
सीईक के सभी तत्व बराबर तुलना करते हैं तो सही लौटें। यदि सीईसी 0 या 1 लंबाई है, तो सच वापसी करें

matplotlib.cbook.allpairs(x): संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: संस्करण 2.1 में ऑलपैयर फ़ंक्शन को बहिष्कृत किया गया था।
अनुक्रम x में सभी संभावित जोड़े वापस करें

matplotlib.cbook.alltrue(seq): संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: संस्करण 2.1 में आवंटन फ़ंक्शन को बहिष्कृत किया गया था।
यदि सत्य के सभी तत्व सही साबित होते हैं तो सही लौटें। यदि सीईसी खाली है, तो झूठी वापसी करें।

matplotlib.cbook.boxplot_stats(X, whis=1.5, bootstrap=None, labels=None, autorange=False)

बॉक्स और व्हिस्कर प्लॉट की एक श्रृंखला खींचने के लिए इस्तेमाल आंकड़ों के शब्दकोशों की सूची देता है। Returns अनुभाग शब्दकोश की आवश्यक कुंजी को दर्शाता है। उपयोगकर्ता इस फ़ंक्शन को छोड़ सकते हैं और गणना करने के लिए एमपीएल पर भरोसा करने के बजाय नए axes.bxp विधि में शब्दकोशों के उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित सेट को पास कर सकते हैं।

पैरामीटर:

एक्स : सरणी की तरह

डेटा जो बॉक्सप्लॉट में प्रदर्शित किया जाएगा। 2 या कम आयाम होना चाहिए।

whis : फ्लोट, स्ट्रिंग, या अनुक्रम (डिफ़ॉल्ट = 1.5)

एक फ्लोट के रूप में, पहले और तीसरे क्वार्टाइल से परे व्हिस्की की पहुंच निर्धारित करता है। दूसरे शब्दों में, जहां आईक्यूआर इंटरक्वर्टाइल रेंज ( Q3-Q1 ) है, ऊपरी व्हिस्कर Q3 + whis*IQR से कम अंतिम डेटम तक Q3 + whis*IQR )। इसी तरह, निचला व्हिस्कर Q1 - whis*IQR से अधिक पहले डेटाम तक बढ़ाया जाएगा। व्हिस्कर्स से परे, डेटा को आउटलाइन माना जाता है और अलग-अलग बिंदुओं के रूप में प्लॉट किया जाता है। डेटा के विशिष्ट प्रतिशत पर व्हिस्कर सेट करने के लिए इसे प्रतिशत के आरोही अनुक्रम (उदाहरण के लिए, [5, 9 5]) पर सेट किया जा सकता है। अंत में, whis को न्यूनतम और अधिकतम डेटा को मजबूर करने के लिए स्ट्रिंग 'range' हो सकती है। किनारे के मामले में 25 वें और 75 वें प्रतिशत बराबर हैं, whis स्वचालित रूप से autorange विकल्प के माध्यम से 'range' पर सेट किया जा सकता है।

बूटस्ट्रैप : int, वैकल्पिक

मध्यस्थ के चारों ओर आत्मविश्वास अंतराल की संख्या बूटस्ट्रैप (प्रतिशत विधि) होना चाहिए।

लेबल : सरणी की तरह, वैकल्पिक

प्रत्येक डेटासेट के लिए लेबल। लंबाई X आयामों के साथ संगत होना चाहिए।

autorange : बूल, वैकल्पिक (झूठा)

जब True और डेटा वितरित किया जाता है, तो 25 वें और 75 वें प्रतिशत बराबर होते हैं, whis 'range' सेट होता है जैसे कि व्हिस्की सिरों न्यूनतम और अधिकतम डेटा पर होते हैं।

यह दिखाता है:

bxpstats : dict की सूची

डेटा के प्रत्येक कॉलम के परिणामों के साथ शब्दकोशों की एक सूची। प्रत्येक शब्दकोश की कुंजी निम्नलिखित हैं:

कुंजी	मूल्य विवरण
लेबल	बॉक्सप्लॉट के लिए टिक टिक
मतलब	arithemetic मतलब मूल्य
मेड	50 वां प्रतिशत
Q1	पहला चौथाई (25 वां प्रतिशत)
Q3	तीसरा चौथाई (75 वां प्रतिशत)
Cilo	औसत के चारों ओर कम पायदान
cihi	औसत के चारों ओर ऊपरी पायदान
whislo	निचले व्हिस्कर का अंत
whishi	ऊपरी व्हिस्कर का अंत
फ़्लायर	बाहरी कारकों के कारण

सामान्य दृष्टिकोण: मैकगिल, आर।, तुकी, जेडब्ल्यू, और लार्सन, डब्ल्यूए (1 9 78) "वेरेशंस ऑफ बॉक्सप्लॉट्स", अमेरिकन स्टेटिस्टिशियन, 32: 12-16।

class matplotlib.cbook.converter(*args, **kwargs)

आधार: object

संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: कनवर्टर वर्ग संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।

स्ट्रिंग को संभालने के लिए बेस क्लास -> पाइथन प्रकार अनुपलब्ध मानों के समर्थन के साथ

is_missing(s)

matplotlib.cbook.dedent(s)

Docstring एस से अतिरिक्त इंडेंटेशन निकालें।

किसी भी प्रमुख खाली रेखाओं को छोड़ देता है, फिर प्रत्येक पंक्ति से एन व्हाइटस्पेस वर्णों को हटा देता है, जहां एन पहली पंक्ति में अग्रणी व्हाइटस्पेस वर्णों की संख्या है। यह टेक्स्ट रिकैप.डेडेंट से अलग रिक्त रेखाओं को हटाने और इंडेंटेशन को निर्धारित करने के लिए पहली गैर-खाली रेखा के उपयोग में भिन्न है।

यह ज्यादातर मामलों में भी तेज है।

matplotlib.cbook.delete_masked_points(*args)

तर्कों के एक सेट में सभी मुखौटा और / या गैर-परिमित बिंदु खोजें, और शेष केवल अनमास्क किए गए बिंदुओं के साथ तर्क वापस करें।

तर्क 5 श्रेणियों में से किसी एक में हो सकते हैं:

1-डी मुखौटा सरणी
1-डी ndarrays
एक से अधिक आयाम के साथ ndarrays
अन्य गैर स्ट्रिंग iterables
और कुछ

पहला तर्क पहली चार श्रेणियों में से एक में होना चाहिए; पहली तर्क (और इसलिए श्रेणी 5 में कुछ भी) से भिन्न लंबाई के साथ कोई भी तर्क अपरिवर्तित के माध्यम से पारित किया जाएगा।

मास्क को श्रेणियों 1, 2, और 4 में सही लंबाई के सभी तर्कों से प्राप्त किया जाता है; मास्क किए गए सरणी में मुखौटा या यदि यह नैन या इंफ है तो एक बिंदु खराब है। श्रेणियों 2, 3, और 4 से मास्क निकालने के लिए कोई प्रयास नहीं किया गया है यदि np.isfinite() एक बूलियन सरणी उत्पन्न नहीं करता है।

सभी इनपुट तर्क जो अपरिवर्तित नहीं हुए हैं, किसी भी तर्क में मास्क से संबंधित बिंदुओं या पंक्तियों को हटाने के बाद अंतराल के रूप में लौटा दिए जाते हैं।

इस फ़ंक्शन का एक बहुत ही सरल संस्करण मूल रूप से Axes.scatter () के लिए सहायक के रूप में लिखा गया था।

matplotlib.cbook.dict_delall(d, keys): संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: dict_delall फ़ंक्शन को संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।
dict d से सभी चाबियाँ हटाएं

matplotlib.cbook.exception_to_str(s=None): संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: अपवाद_to_str फ़ंक्शन को संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।

matplotlib.cbook.file_requires_unicode(x): True देता है अगर दिए गए लिखने योग्य फ़ाइल-जैसी ऑब्जेक्ट को यूनिकोड को लिखा जाना आवश्यक है।

matplotlib.cbook.finddir(o, match, case=False): संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: finddir फ़ंक्शन को संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।
ओ के सभी विशेषताओं को वापस करें जो मैच में स्ट्रिंग मैच करते हैं। यदि मामला सही है तो एक सटीक केस मैच की आवश्यकता होती है।

matplotlib.cbook.flatten(seq, scalarp=<function is_scalar_or_string>)

Flattened घोंसला कंटेनर के जनरेटर देता है

उदाहरण के लिए:

>>> from matplotlib.cbook import flatten
>>> l = (('John', ['Hunter']), (1, 23), [[([42, (5, 23)], )]])
>>> print(list(flatten(l)))
['John', 'Hunter', 1, 23, 42, 5, 23]

द्वारा: होल्गर क्रेकेल और लूथर ब्लिसेट का समग्र: https://code.activestate.com/recipes/121294/ और पकाने की विधि में पकाने की विधि 1.12

matplotlib.cbook.get_label(y, default_name)

matplotlib.cbook.get_recursive_filelist(args): संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: get_recursive_filelist फ़ंक्शन संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।
तर्कसंगत लिंक को अनदेखा करते हुए और फ़ाइलों को स्ट्रिंग्स की सूची के रूप में वापस करने के तर्कों में सभी फ़ाइलों और डीआईआर की पुन: जांच करें

matplotlib.cbook.get_sample_data(fname, asfileobj=True)

एक नमूना डेटा फ़ाइल लौटें। fname mpl-data/sample_data निर्देशिका से संबंधित पथ है। अगर asfileobj True एक फ़ाइल ऑब्जेक्ट लौटाएं, अन्यथा केवल एक फ़ाइल पथ।

निर्देशिका में आरसी पैरामीटर example.directory सेट करें जहां हमें देखना चाहिए, अगर sample_data फ़ाइलों को डिफ़ॉल्ट से अलग स्थान पर संग्रहीत किया जाता है (जो 'matplotlib` पायथन मॉड्यूल फाइलों के समान स्तर पर' mpl-data / sample_data` है)।

अगर फ़ाइल नाम .gz में समाप्त होता है, तो फाइल पूरी तरह से अनगिनत होती है।

matplotlib.cbook.get_split_ind(seq, N)

संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: get_split_ind फ़ंक्शन को संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।

seq शब्दों की एक सूची है। इंडेक्स को सीईसी में वापस करें जैसे कि:

len(' '.join(seq[:ind])<=N

।

matplotlib.cbook.index_of(y)

यदि एक्स मानों को स्पष्ट रूप से नहीं दिया गया है, तो इसके खिलाफ साजिश के लिए इनपुट की अनुक्रमणिका प्राप्त करने के लिए एक सहायक कार्य।

y.index प्राप्त करने का प्रयास करता है (यदि यह एक पीडीएसरीज़ है तो काम करता है), अगर यह विफल हो जाता है, तो np.arange (y.shape [0]) लौटाएं।

यह अधिक प्रकार के लेबल किए गए डेटा से निपटने के लिए भविष्य में विस्तारित किया जाएगा।

पैरामीटर:

पैरामीटर:	वाई : स्केलर या सरणी की तरह प्रस्तावित वाई-वैल्यू
यह दिखाता है:	एक्स, वाई : ndarray प्लॉट करने के लिए एक्स और वाई मान।

वाई : स्केलर या सरणी की तरह

प्रस्तावित वाई-वैल्यू

यह दिखाता है:

एक्स, वाई : ndarray

प्लॉट करने के लिए एक्स और वाई मान।

matplotlib.cbook.is_hashable(obj): अगर ओबीजे को धोया जा सकता है तो सच हो जाता है

matplotlib.cbook.is_math_text(s)

matplotlib.cbook.is_numlike(obj): अगर ओबीजे एक संख्या की तरह दिखता है तो सच हो जाएं

matplotlib.cbook.is_scalar(obj): संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: is_scalar फ़ंक्शन को संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।
अगर ओबीजे स्ट्रिंग की तरह नहीं है और यह पुनरावृत्त नहीं है तो सच वापस लौटें

matplotlib.cbook.is_scalar_or_string(val): वापसी करें कि दिया गया ऑब्जेक्ट एक स्केलर या स्ट्रिंग जैसा है।

matplotlib.cbook.is_sequence_of_strings(obj): संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: is_sequence_of_strings फ़ंक्शन को संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।
अगर ओबीजे पुनरावर्तनीय है और तार शामिल है तो सत्य वापस आता है

matplotlib.cbook.is_string_like(obj): संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: is_string_like फ़ंक्शन को संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।
अगर ओबीजे स्ट्रिंग की तरह दिखता है तो वापस लौटें

matplotlib.cbook.is_writable_file_like(obj): अगर ओबीजे एक लिखने की विधि के साथ फ़ाइल ऑब्जेक्ट की तरह दिखता है तो सच हो जाएं

matplotlib.cbook.issubclass_safe(x, klass): संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: Issubclass_safe फ़ंक्शन को संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।
वापसी जारी करें (एक्स, क्लास) और एक टाइप एरर पर झूठी वापसी

matplotlib.cbook.iterable(obj): अगर ओबीजे पुनरावर्तनीय है तो सच हो जाएं

matplotlib.cbook.listFiles(root, patterns='*', recurse=1, return_folders=0)

रिकर्सिवली फाइलों को सूचीबद्ध करें

पाइथन कुकबुक में परमार और मार्टेलि से

matplotlib.cbook.local_over_kwdict(local_var, kwargs, *keys)

एक kwargs dict से संभावित विवादित तर्क (ओं) पर स्थानीय चर की प्राथमिकता को लागू करता है। निम्नलिखित संभावित आउटपुट मान प्राथमिकता के क्रम में विचार किए जाते हैं:

local_var> kwargs [कुंजी [0]]> ...> kwargs [कुंजी [-1]]

इनमें से पहला जिसका मूल्य कोई नहीं है, वापस कर दिया जाएगा। यदि सभी कोई नहीं हैं तो कोई भी वापस नहीं किया जाएगा। चाबियों में प्रत्येक कुंजी को kwargs dict place से हटा दिया जाएगा।

पैरामीटर:

पैरामीटर:	local_var: कोई वस्तु स्थानीय चर (सर्वोच्च प्राथमिकता) kwargs: dict कीवर्ड तर्कों का शब्दकोश; जगह में संशोधित चाबियाँ: str (ओं) प्राथमिकता के अवरोही क्रम में प्रक्रिया करने के लिए कीवर्ड तर्कों का नाम
यह दिखाता है:	बाहर: कोई वस्तु कुंजी में कुंजी के लिए या तो local_var या kwargs [key] में से एक
जन्म देती है:	IgnoredKeywordWarning कुंजी में प्रत्येक कुंजी के लिए जो kwargs से हटा दिया जाता है लेकिन आउटपुट मान के रूप में उपयोग नहीं किया जाता है

local_var: कोई वस्तु

स्थानीय चर (सर्वोच्च प्राथमिकता)

kwargs: dict: कीवर्ड तर्कों का शब्दकोश; जगह में संशोधित
चाबियाँ: str (ओं): प्राथमिकता के अवरोही क्रम में प्रक्रिया करने के लिए कीवर्ड तर्कों का नाम

यह दिखाता है:

बाहर: कोई वस्तु

कुंजी में कुंजी के लिए या तो local_var या kwargs [key] में से एक

जन्म देती है:

IgnoredKeywordWarning

कुंजी में प्रत्येक कुंजी के लिए जो kwargs से हटा दिया जाता है लेकिन आउटपुट मान के रूप में उपयोग नहीं किया जाता है

class matplotlib.cbook.maxdict(maxsize)

आधार: dict

अधिकतम आकार वाला एक शब्दकोश; यह आकार को सीमित करने के लिए सभी प्रासंगिक तरीकों को ओवरराइड नहीं करता है, बस सेटिटम, इसलिए सावधानी के साथ उपयोग करें

matplotlib.cbook.mkdirs(newdir, mode=511)

निर्देशिका newdir recursively, और सेट मोड बनाओ। के बराबर

> mkdir -p NEWDIR
> chmod MODE NEWDIR

matplotlib.cbook.normalize_kwargs(kw, alias_mapping=None, required=(), forbidden=(), allowed=None)

Kwarg इनपुट सामान्य करने के लिए सहायक कार्य

जिस क्रम को हल किया गया है वे हैं:

अलियासिंग
अपेक्षित
मना किया हुआ
अनुमति

इस आदेश का अर्थ है कि केवल कैनोलिक नामों की allowed , forbidden , required में दिखाई देने allowed required

पैरामीटर:

पैरामीटर:	alias_mapping, dict, वैकल्पिक उपरोक्त से उच्चतम तक की प्राथमिकता के क्रम में उपनामों की सूची में एक कैनोलिक नाम के बीच मैपिंग। यदि कैनोलिक मान सूची में नहीं है तो इसे सर्वोच्च प्राथमिकता माना जाता है। आवश्यक : पुन: प्रयोज्य, वैकल्पिक फ़ील्ड का एक ट्यूपल जो कि क्वार्ग में होना चाहिए। वर्जित : पुन: प्रयोज्य, वैकल्पिक कुंजी की एक सूची जो kwargs में नहीं हो सकता है अनुमति : tuple, वैकल्पिक अनुमत क्षेत्रों की एक झुकाव। यदि यह कोई नहीं है, तो उठाएं कि क्या `kw` में कोई भी कुंजी शामिल है जो `required` और `allowed` संघ में नहीं है। अनुमति के लिए केवल आवश्यक फ़ील्ड `()` को पास करने की अनुमति देने के लिए
जन्म देती है:	त्रुटि प्रकार अगर अमान्य तर्क / kwargs को कॉल करने योग्य पास किया जाता है तो मिलान करने के लिए क्या पाइथन उठाता है।

alias_mapping, dict, वैकल्पिक

उपरोक्त से उच्चतम तक की प्राथमिकता के क्रम में उपनामों की सूची में एक कैनोलिक नाम के बीच मैपिंग।

यदि कैनोलिक मान सूची में नहीं है तो इसे सर्वोच्च प्राथमिकता माना जाता है।

आवश्यक : पुन: प्रयोज्य, वैकल्पिक

फ़ील्ड का एक ट्यूपल जो कि क्वार्ग में होना चाहिए।

वर्जित : पुन: प्रयोज्य, वैकल्पिक

कुंजी की एक सूची जो kwargs में नहीं हो सकता है

अनुमति : tuple, वैकल्पिक

अनुमत क्षेत्रों की एक झुकाव। यदि यह कोई नहीं है, तो उठाएं कि क्या kw में कोई भी कुंजी शामिल है जो required और allowed संघ में नहीं है। अनुमति के लिए केवल आवश्यक फ़ील्ड () को पास करने की अनुमति देने के लिए

जन्म देती है:

त्रुटि प्रकार

अगर अमान्य तर्क / kwargs को कॉल करने योग्य पास किया जाता है तो मिलान करने के लिए क्या पाइथन उठाता है।

matplotlib.cbook.onetrue(seq): संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: संस्करण 2.1 में ऑनट्रू फ़ंक्शन को बहिष्कृत किया गया था।
यदि सत्य का एक तत्व सत्य है तो सही लौटें। यह सीईसी खाली है, झूठी वापसी।

matplotlib.cbook.pieces(seq, num=2): संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: टुकड़े समारोह को संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।
संख्या tuples में seq तोड़ो

matplotlib.cbook.print_cycles(objects, outstream=<_io.TextIOWrapper name='<stdout>' mode='w' encoding='UTF-8'>, show_progress=False)

वस्तुओं: चक्रों को खोजने के लिए वस्तुओं की एक सूची। अक्सर gc.garbage में चक्रों को खोजने के लिए उपयोगी होता है जो कुछ वस्तुओं को कचरा होने से रोकते हैं।
outstream: आउटपुट के लिए स्ट्रीम।
show_progress: यदि सही है, तो मिलने वाली वस्तुओं की संख्या मुद्रित करें।

matplotlib.cbook.pts_to_midstep(x, *args)

निरंतर रेखा को मध्य-चरण में कनवर्ट करें।

N बिंदुओं के एक सेट को 2 N बिंदुओं में परिवर्तित किया जाता है, जो कनेक्ट होने पर रैखिक रूप से एक चरण कार्य देते हैं जो अंतराल के बीच में मूल्यों को बदलता है।

पैरामीटर:

पैरामीटर:	एक्स : सरणी चरणों का एक्स स्थान। वाई 1, ..., वाईपी : सरणी वाई arrays कदम में बदल दिया जाएगा; सभी `x` के समान लंबाई होना चाहिए।
यह दिखाता है:	बाहर : सरणी एक्स और वाई मान इनपुट के समान क्रम में चरणों में परिवर्तित हो जाते हैं; `x_out, y1_out, ..., yp_out` रूप में `x_out, y1_out, ..., yp_out` किया जा सकता है। यदि इनपुट लंबाई `N` , तो इनमें से प्रत्येक सरणी लंबाई `2N` होगी।

एक्स : सरणी

चरणों का एक्स स्थान।

वाई 1, ..., वाईपी : सरणी

वाई arrays कदम में बदल दिया जाएगा; सभी x के समान लंबाई होना चाहिए।

यह दिखाता है:

बाहर : सरणी

एक्स और वाई मान इनपुट के समान क्रम में चरणों में परिवर्तित हो जाते हैं; x_out, y1_out, ..., yp_out रूप में x_out, y1_out, ..., yp_out किया जा सकता है। यदि इनपुट लंबाई N , तो इनमें से प्रत्येक सरणी लंबाई 2N होगी।

उदाहरण

>> x_s, y1_s, y2_s = pts_to_midstep (x, y1, y2)

matplotlib.cbook.pts_to_poststep(x, *args)

निरंतर लाइन को पोस्ट-चरण में कनवर्ट करें।

N बिंदुओं के एक सेट को 2N + 1 अंक में परिवर्तित किया जाता है, जो कनेक्ट होने पर रैखिक रूप से एक चरण कार्य देता है जो अंतराल के अंत में मूल्यों को बदलता है।

पैरामीटर:

पैरामीटर:	एक्स : सरणी चरणों का एक्स स्थान। वाई 1, ..., वाईपी : सरणी वाई arrays कदम में बदल दिया जाएगा; सभी `x` के समान लंबाई होना चाहिए।
यह दिखाता है:	बाहर : सरणी एक्स और वाई मान इनपुट के समान क्रम में चरणों में परिवर्तित हो जाते हैं; `x_out, y1_out, ..., yp_out` रूप में `x_out, y1_out, ..., yp_out` किया जा सकता है। यदि इनपुट लंबाई `N` , तो इनमें से प्रत्येक सरणी लंबाई `2N + 1` ।

एक्स : सरणी

चरणों का एक्स स्थान।

वाई 1, ..., वाईपी : सरणी

वाई arrays कदम में बदल दिया जाएगा; सभी x के समान लंबाई होना चाहिए।

यह दिखाता है:

बाहर : सरणी

उदाहरण

>> x_s, y1_s, y2_s = pts_to_poststep (x, y1, y2)

matplotlib.cbook.pts_to_prestep(x, *args)

निरंतर लाइन को पूर्व-चरणों में कनवर्ट करें।

N बिंदुओं के एक सेट को देखते हुए, 2N - 1 अंक में परिवर्तित करें, जो कनेक्ट होने पर रैखिक रूप से एक चरण कार्य देते हैं जो अंतराल की शुरुआत में मूल्यों को बदलता है।

पैरामीटर:

पैरामीटर:	एक्स : सरणी चरणों का एक्स स्थान। वाई 1, ..., वाईपी : सरणी वाई arrays कदम में बदल दिया जाएगा; सभी `x` के समान लंबाई होना चाहिए।
यह दिखाता है:	बाहर : सरणी एक्स और वाई मान इनपुट के समान क्रम में चरणों में परिवर्तित हो जाते हैं; `x_out, y1_out, ..., yp_out` रूप में `x_out, y1_out, ..., yp_out` किया जा सकता है। यदि इनपुट लंबाई `N` , तो इनमें से प्रत्येक सरणी लंबाई `2N + 1` ।

एक्स : सरणी

चरणों का एक्स स्थान।

वाई 1, ..., वाईपी : सरणी

वाई arrays कदम में बदल दिया जाएगा; सभी x के समान लंबाई होना चाहिए।

यह दिखाता है:

बाहर : सरणी

उदाहरण

>> x_s, y1_s, y2_s = pts_to_prestep (x, y1, y2)

matplotlib.cbook.recursive_remove(path): संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: रिकर्सिव_remove फ़ंक्शन संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था। इसके बजाय shutil.rmtree का प्रयोग करें।

matplotlib.cbook.report_memory(i=0): प्रक्रिया द्वारा खपत स्मृति लौटें

matplotlib.cbook.restrict_dict(d, keys): संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: प्रतिबंधित_डिक्ट फ़ंक्शन को संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।
एक शब्दकोश को वापस करें जिसमें उन कुंजी शामिल हैं जो डी और कुंजी दोनों में दिखाई देते हैं, डी से मूल्यों के साथ।

matplotlib.cbook.reverse_dict(d): संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: रिवर्स_डिक्ट फ़ंक्शन को संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।
शब्दकोश को उलट दें - यदि मूल्य अद्वितीय नहीं हैं तो डेटा खो सकता है!

matplotlib.cbook.safe_first_element(obj)

matplotlib.cbook.safe_masked_invalid(x, copy=False)

matplotlib.cbook.safezip(*args): सुनिश्चित करें कि ज़िपिंग से पहले तर्क बराबर लेंस हैं

matplotlib.cbook.sanitize_sequence(data): Dictview ऑब्जेक्ट को सूची में परिवर्तित करता है

class matplotlib.cbook.silent_list(type, seq=None)

आधार: list

लंबे, अर्थहीन आउटपुट को रोकने के लिए matplotlib कलाकारों की एक सूची लौटने पर repr ओवरराइड करें। इसका मतलब किसी दिए गए प्रकार की सजातीय सूची के लिए किया जाना है

matplotlib.cbook.simple_linear_interpolation(a, steps)

matplotlib.cbook.soundex(name, len=4): संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: ध्वनि 2.1 को संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।
ओडेल-रसेल एल्गोरिदम के अनुरूप ध्वनि ध्वनि मॉड्यूल

matplotlib.cbook.strip_math(s): गणित से लेटेक्स स्वरूपण को हटा दें

matplotlib.cbook.to_filehandle(fname, flag='rU', return_opened=False): fname एक फ़ाइल नाम या फ़ाइल हैंडल हो सकता है। Gzipped फ़ाइलों के लिए समर्थन स्वचालित है, अगर फ़ाइल नाम .gz में समाप्त होता है। ध्वज file() लिए एक पढ़ा / लिखना ध्वज है file()

class matplotlib.cbook.todate(*args, **kwargs)

आधार: matplotlib.cbook.converter

संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: संस्करण 2.1 में टोडेट वर्ग को बहिष्कृत किया गया था।

किसी तारीख या किसी भी रूप में परिवर्तित करें

class matplotlib.cbook.todatetime(*args, **kwargs)

आधार: matplotlib.cbook.converter

संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: टॉडटाइम कक्षा को संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।

एक डेटाटाइम या कोई भी रूपांतरित करें

class matplotlib.cbook.tofloat(*args, **kwargs)

आधार: matplotlib.cbook.converter

संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: संस्करण 2.1 में टॉफ्लोट वर्ग को बहिष्कृत किया गया था।

एक फ्लोट या कोई भी में कनवर्ट करें

class matplotlib.cbook.toint(*args, **kwargs)

आधार: matplotlib.cbook.converter

संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: संस्करण 2.1 में टिंट क्लास को बहिष्कृत किया गया था।

एक int या कोई भी रूपांतरित करें

class matplotlib.cbook.tostr(*args, **kwargs)

आधार: matplotlib.cbook.converter

संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: टॉस्ट्र वर्ग को संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।

स्ट्रिंग या कोई भी रूपांतरित करें

matplotlib.cbook.unicode_safe(s)

matplotlib.cbook.unique(x): संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: अद्वितीय कार्य संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।
एक्स के अद्वितीय तत्वों की एक सूची लौटें

matplotlib.cbook.unmasked_index_ranges(mask, compressed=True)

संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: unmasked_index_ranges फ़ंक्शन को संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था।

इंडेक्स श्रेणियां खोजें जहां मुखौटा गलत है ।

मुखौटा चपटा हो जाएगा अगर यह पहले से ही 1-डी नहीं है।

प्रत्येक पंक्ति के साथ एनएक्स 2 numpy.ndarray देता है संपीड़ित numpy.ndarray के स्लाइस के लिए प्रारंभ और रोक सूचकांक numpy.ndarray मानों के एन निर्बाध रनों के अनुरूप। यदि संकुचित वैकल्पिक तर्क गलत है , तो यह प्रारंभिक numpy.ndarray में सूचकांक को प्रारंभ और numpy.ndarray , संपीड़ित numpy.ndarray । अगर कोई अनमास्क मान नहीं है तो कोई भी रिटर्न नहीं करता है।

उदाहरण:

y = ma.array(np.arange(5), mask = [0,0,1,0,0])
ii = unmasked_index_ranges(ma.getmaskarray(y))
# returns array [[0,2,] [2,4,]]

y.compressed()[ii[1,0]:ii[1,1]]
# returns array [3,4,]

ii = unmasked_index_ranges(ma.getmaskarray(y), compressed=False)
# returns array [[0, 2], [3, 5]]

y.filled()[ii[1,0]:ii[1,1]]
# returns array [3,4,]

ट्रांसफॉर्मिंग रिफैक्टरिंग से पहले, इसका उपयोग लाइन 2 डी में मास्क किए गए सरणी का समर्थन करने के लिए किया गया था।

matplotlib.cbook.violin_stats(X, method, points=100)

डेटा के शब्दकोशों की एक सूची देता है जिसका उपयोग वायलिन भूखंडों की एक श्रृंखला को आकर्षित करने के लिए किया जा सकता है। शब्दकोश की आवश्यक कुंजी देखने के लिए नीचे Returns अनुभाग देखें। उपयोगकर्ता इस फ़ंक्शन को छोड़ सकते हैं और गणना करने के लिए एमपीएल का उपयोग करने के बजाय axes.vplot विधि में शब्दकोशों के उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित सेट को पास कर सकते हैं।

पैरामीटर:

पैरामीटर:	एक्स : सरणी की तरह नमूना डेटा जिसका उपयोग गाऊशियन कर्नेल घनत्व अनुमानों के उत्पादन के लिए किया जाएगा। 2 या कम आयाम होना चाहिए। विधि : कॉल करने योग्य डेटा के प्रत्येक कॉलम के लिए कर्नेल घनत्व अनुमान की गणना करने के लिए उपयोग की जाने वाली विधि। जब `method(v, coords)` माध्यम से बुलाया जाता है, तो उसे कोरियाई में निर्दिष्ट मानों पर मूल्यांकन किए गए केडीई के मानों का एक वेक्टर वापस करना चाहिए। अंक : स्केलर, डिफ़ॉल्ट = 100 प्रत्येक गाऊशियन कर्नेल घनत्व अनुमानों का मूल्यांकन करने के लिए अंकों की संख्या को परिभाषित करता है।
यह दिखाता है:	डेटा के प्रत्येक कॉलम के परिणामों के साथ शब्दकोशों की एक सूची। शब्दकोशों में कम से कम निम्नलिखित शामिल हैं: कॉर्ड: इस विशेष कर्नेल घनत्व अनुमान के निर्देशांक वाले स्केलरों की एक सूची का मूल्यांकन किया गया था। vals: कर्नेल घनत्व अनुमानों के मान वाले स्केलरों की एक सूची कोऑर्ड में दिए गए प्रत्येक निर्देशांक पर अनुमान लगाया जाता है। मतलब: डेटा के इस कॉलम के लिए औसत मूल्य। औसत: डेटा के इस कॉलम के लिए औसत मूल्य। न्यूनतम: डेटा के इस कॉलम के लिए न्यूनतम मान। अधिकतम: डेटा के इस कॉलम के लिए अधिकतम मूल्य।

एक्स : सरणी की तरह

नमूना डेटा जिसका उपयोग गाऊशियन कर्नेल घनत्व अनुमानों के उत्पादन के लिए किया जाएगा। 2 या कम आयाम होना चाहिए।

विधि : कॉल करने योग्य

डेटा के प्रत्येक कॉलम के लिए कर्नेल घनत्व अनुमान की गणना करने के लिए उपयोग की जाने वाली विधि। जब method(v, coords) माध्यम से बुलाया जाता है, तो उसे कोरियाई में निर्दिष्ट मानों पर मूल्यांकन किए गए केडीई के मानों का एक वेक्टर वापस करना चाहिए।

अंक : स्केलर, डिफ़ॉल्ट = 100

प्रत्येक गाऊशियन कर्नेल घनत्व अनुमानों का मूल्यांकन करने के लिए अंकों की संख्या को परिभाषित करता है।

यह दिखाता है:

डेटा के प्रत्येक कॉलम के परिणामों के साथ शब्दकोशों की एक सूची।

शब्दकोशों में कम से कम निम्नलिखित शामिल हैं:

कॉर्ड: इस विशेष कर्नेल घनत्व अनुमान के निर्देशांक वाले स्केलरों की एक सूची का मूल्यांकन किया गया था।
vals: कर्नेल घनत्व अनुमानों के मान वाले स्केलरों की एक सूची कोऑर्ड में दिए गए प्रत्येक निर्देशांक पर अनुमान लगाया जाता है।
मतलब: डेटा के इस कॉलम के लिए औसत मूल्य।
औसत: डेटा के इस कॉलम के लिए औसत मूल्य।
न्यूनतम: डेटा के इस कॉलम के लिए न्यूनतम मान।
अधिकतम: डेटा के इस कॉलम के लिए अधिकतम मूल्य।

matplotlib.cbook.wrap(prefix, text, cols): संस्करण 2.1 के बाद से बहिष्कृत: रैप फ़ंक्शन को संस्करण 2.1 में बहिष्कृत किया गया था। इसके बजाय textwrap.TextWrapper का प्रयोग करें।
लंबाई रंगों पर उपसर्ग के साथ पाठ लपेटें

cbook

matplotlib.cbook

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उदाहरण

उदाहरण

उदाहरण