jupyter 压缩轴

Jupyter Notebook中，"压缩轴"通常是指在数据可视化时，我们调整图像、图表或表格的z轴显示效果，以便更清晰地展示数据特征。当你有一个三维的数据集，比如一个散点图或热力图，压缩轴可以帮助你更好地聚焦于两个维度，同时将第三个维度的部分信息压缩到可视化的边缘。

例如，在Matplotlib库中，可以使用`margins()`函数来设置边缘空间，这相当于对z轴进行了压缩。如果你想让x、y轴的比例固定不变，而只改变z轴的显示范围，可以使用`autoscale_view()`函数配合`tight=True`参数。

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 假设data是一个3D数组
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 数据绘制...
ax.margins(tight=True)  # 设置紧凑布局
# 或者
ax.autoscale_view(tight=True)  # 自动调整视口以适应数据

plt.show()

相关问题

jupyter 压缩轴squzzze

Jupyter Notebook 中的 "压缩轴" 或者通常所说的 "squeezing" 是指调整数据可视化图表中维度的操作，特别是对于高维数组（如数据框中的宽表）或者是某些统计图形（例如直方图、箱线图等）。当你有过多的轴，而数据沿着其中一两个轴分布很均匀时，为了更清晰地展示数据，可以将这些轴挤压合并。

例如，在 Matplotlib 库中，你可以使用 `plt.squeeze()` 函数来移除图表中的多余空闲空间，如果当前的轴只有一个元素，这个函数会自动删除多余的维度。或者在 Seaborn 库中，`sns.despine()` 可以去掉不必要的坐标轴。

如果你想要对 DataFrame 的列进行类似操作，可能会先将其转置(`df.T`)然后应用 `squeeze()`。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 假设 df 是一个宽表 DataFrame
fig, ax = df.plot(kind='bar', figsize=(10, 4))
ax = fig.suptitle('Squeezed Axis Example')
sns.despine(ax=ax, bottom=True)  # 对柱状图移除底部轴