Matplotlib ist eine Bibliothek in Python und eine numerisch-mathematische Erweiterung für die NumPy-Bibliothek. Pyplot ist eine zustandsbasierte Schnittstelle zu einem Matplotlib- Modul, das eine MATLAB-ähnliche Schnittstelle bietet. Es gibt verschiedene Diagramme, die in Pyplot verwendet werden können: Liniendiagramm, Kontur, Histogramm, Streuung, 3D-Diagramm usw.

Matplotlib.pyplot.setp() Funktion

Die Funktion setp() im Pyplot-Modul der matplotlib-Bibliothek wird verwendet, um die Eigenschaft für ein Künstlerobjekt festzulegen. 
 

Syntax: matplotlib.pyplot.setp (obj, \ * args, \ * \ * kwargs)
 

Parameter: Diese Methode akzeptiert die folgenden Parameter, die unten beschrieben werden: 

  • obj: Dieser Parameter ist das Künstlerobjekt.
  • ** kwargs: Es gibt verschiedene Schlüsselwortargumente, die akzeptiert werden.

Rückgabe : Diese Methode gibt keinen Wert zurück. 



Die folgenden Beispiele veranschaulichen die Funktion matplotlib.pyplot.setp() in matplotlib.pyplot: 
 

Beispiel 1: 

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
   
   
def tellme(s): 
    plt.title(s, fontsize=16) 
    plt.draw() 
plt.clf() 
plt.setp(plt.gca(), autoscale_on=False) 
   
tellme('matplotlib.pyplot.setp() function Example') 
plt.show()

Ausgabe: 

Beispiel 2: 

import matplotlib 
import numpy as np 
import matplotlib.cm as cm 
import matplotlib.pyplot as plt 
    
delta = 0.25
x = np.arange(-3.0, 5.0, delta) 
y = np.arange(-1.3, 2.5, delta) 
X, Y = np.meshgrid(x, y) 
Z = (np.exp(-X**2 - Y**2) - np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2)) 
    
im = plt.imshow(Z, interpolation='bilinear',  
                origin='lower', 
                cmap="bone", 
                extent=(-3, 3, -2, 2)) 
  
levels = np.arange(-1.2, 1.6, 0.2) 
CS = plt.contour(Z, levels, 
                 origin='lower',  
                 cmap='Greens', 
                 linewidths=2, 
                 extent=(-3, 3, -2, 2)) 
  
zc = CS.collections[6] 
plt.setp(zc, linewidth=2)   
plt.clabel(CS, levels, 
           inline=1, 
           fmt='%1.1f', 
           fontsize=14) 
   
plt.title('matplotlib.pyplot.setp() Example') 
  
plt.show()

Ausgabe: