Поворот оси Y в matplotlib: от максимума к нулю

Быстрый ответ

Для инвертирования оси в matplotlib, используйте методы invert_xaxis() или invert_yaxis() в отношении текущих осей, доступ к которым можно получить с помощью plt.gca(). Вот возможный код:

import matplotlib.pyplot as plt

# Создаём график
plt.scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# Инвертируем ось Y
plt.gca().invert_yaxis()

# Рисуем график
plt.show()

Для того чтобы инвертировать ось X, используйте invert_xaxis() вместо invert_yaxis(). Метод инверсии следует вызвать после создания графика, но до plt.show().

Углубляемся: Продвинутое использование и возможные подводные камни

Установка пределов

Если требуется определить пределы осей, примените методы ax.set_ylim() или ax.set_xlim(), учитывая обратный порядок границ:

# Инвертируем ось X, на этапе эксперимента
ax = plt.gca()
ax.set_xlim(10, 0) # устанавливаем пределы для инвертированной оси X
plt.show()

Добавление отступов и управление диапазоном

Для установки отступов или задания определенных диапазонов используйте функцию plt.axis():

# Настраиваем отступы с помощью plt.axis
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.gca().invert_yaxis()
plt.axis([0, 3, 7, 3]) # самостоятельный выбор диапазона осей
plt.show()

Инвертирование с помощью срезов

Примените срезы [::-1] для инвертирования списков, массивов numpy или серий pandas, изменяя их порядок до отрисовки графика:

import numpy as np

# Меняем порядок данных с использованием срезов
data = np.array([3, 2, 1])
plt.plot([1, 2, 3], data[::-1]) # ось Y инвертирована
plt.show()

Объект Axes во всей свое мощи

Большее число возможностей для настройки графика предоставляет управление объектом Axes:

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6])
ax.invert_yaxis() # инверсия оси Y производится после добавления данных
plt.show()

Визуализация

Результаты инвертирования можно легко представить на примерах из реальной жизни. Стандартный график отображает последовательность событий от ранних к более поздним. После инверсии порядок кажется обратным, как будто мы оглядываемся в прошлое. Соответственно, инвертированная шкала температур будет отображать значения от высоких к низким, вместо обычного восприятия от низкого к высокому.

Добиться успеха: Распространённые ошибки и их решения

Встроенная графика в IPython

В среде IPython в режиме pylab, не забудьте вызвать plt.show(), чтобы инверсия осей отобразилась правильно:

# В IPython для визуализации изменений используйте plt.show()
%matplotlib inline
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# Инвертирование оси Y
plt.gca().invert_yaxis()

# Завершаем рисование графика
plt.show()

Обновления API matplotlib

Следуйте за обновлениями в API matplotlib, чтобы быть в курсе появления новых методов, связанных с matplotlib.scale и Axes, которые могут пригодиться для решения более сложных задач, как, например, логарифмическое масштабирование или обратные преобразования.

Предсказание и предотвращение ошибок

Убедитесь, что вы работаете с правильным объектом Axes. Вызов invert_yaxis() в отношении неподходящего объекта приведет к ошибкам. Для проверки используйте plt.gca() или fig, ax = plt.subplots().

Полезные материалы

1. matplotlib.pyplot.gca — Документация Matplotlib для доступа к текущим осям.
2. Как инвертировать ось X или Y – Stack Overflow с практическими примерами и ответами сообщества.
3. Визуализация графиков — документация pandas раскрывает советы по созданию графиков с использованием Pandas.
4. Руководство NumPy по манипуляциям над массивами предлагает инструменты для подготовки данных к визуализации.
5. matplotlib.scale — Документация Matplotlib подробно описывает трансформации шкалы и инверсию осей.
6. Регулировка размера изображения в Matplotlib — документация SciPy Cookbook предлагает рекомендации по настройке графиков, включая инверсию осей.