cbook

matplotlib.cbook

Сборник служебных функций и классов. Первоначально многие (но не все) были из «Python Cookbook» — отсюда и название cbook.

Этот модуль безопасно импортировать из любой части matplotlib; он импортирует matplotlib только во время выполнения.

class matplotlib.cbook.Bunch(**kwds)

Базы: object

Часто нам нужно просто собрать несколько вещей вместе, присвоив имя каждой записи; словарь подойдёт, но небольшой бесполезный класс ещё удобнее и приятнее в использовании. Всякий раз, когда вам нужно сгруппировать несколько переменных:

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

By: Alex Martelli
From: http://aspn.activestate.com/ASPN/Cookbook/Python/Recipe/52308

class matplotlib.cbook.CallbackRegistry

Базы: object

Обработка регистрации и отключения для набора сигналов и обратных вызовов:

>>> 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

На практике следует всегда отключать все обратные вызовы, когда они больше не нужны, чтобы избежать висячих ссылок (и, следовательно, утечек памяти). Однако реальный код в matplotlib редко это делает, и из-за его дизайна сделать такой код довольно сложно. Для решения этой проблемы и предотвращения этого класса утечек памяти мы вместо этого храним только слабые ссылки на связанные методы, поэтому, когда целевой объект нужно удалить, CallbackRegistry не будет его поддерживать. Модуль weakref стандартной библиотеки Python не может создавать слабые ссылки на связанные методы напрямую, поэтому нам нужно создать прокси-объект для обработки слабых ссылок на связанные методы (или обычные свободные функции). Этот метод был предложен Питером Паренте в его “Mindtrove” блоге.

connect(s, func)

зарегистрировать func для вызова при генерации сигнала s func будет вызван

disconnect(cid)

отключить зарегистрированный обратный вызов с идентификатором обратного вызова cid

process(s, *args, **kwargs)

обработать сигнал s. Все функции, зарегистрированные для получения обратных вызовов на s, будут вызваны с *args и **kwargs

class matplotlib.cbook.GetRealpathAndStat

Базы: object

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

Базы: object

Этот класс предоставляет легкий способ группировать произвольные объекты в непересекающиеся множества, когда полная структура данных графа будет избыточной.

Объекты можно объединять с помощью join(), проверять подключенность с помощью joined(), и все непересекающиеся множества можно получить, используя объект в качестве итератора.

Объединяемые объекты должны быть хешируемыми и поддерживать слабые ссылки.

Например:

>>> 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()

Очистка мертвых слабых ссылок из словаря

get_siblings(a)

Возвращает все элементы, объединенные с a, включая сам a.

join(a, *args)

Объединяет заданные аргументы в один и тот же набор. Принимает один или несколько аргументов.

joined(a, b)

Возвращает True, если a и b являются членами одного и того же набора.

remove(a)

exception matplotlib.cbook.IgnoredKeywordWarning

Базы: UserWarning

Класс для выдачи предупреждений о ключевых словах, которые будут проигнорированы matplotlib

exception matplotlib.cbook.MatplotlibDeprecationWarning

Базы: UserWarning

Класс для выдачи предупреждений о устаревании для пользователей Matplotlib.

В свете того факта, что встроенные предупреждения о устаревании Python по умолчанию игнорируются с Python 2.7 (см. ссылку ниже), этот класс был создан для того, чтобы сигнализировать об устаревании, но через предупреждения UserWarnings, которые по умолчанию не игнорируются.

http://docs.python.org/dev/whatsnew/2.7.html#the-future-for-python-2-x

class matplotlib.cbook.MemoryMonitor(nmax=20000)

Базы: object

clear()

plot(i0=0, isub=1, fig=None)

report(segments=4)

xy(i0=0, isub=1)

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

Базы: object

Объекты Null всегда и надёжно «ничего не делают».

class matplotlib.cbook.RingBuffer(size_max)

Базы: object

класс, реализующий буфер, который ещё не заполнен

append(x)

добавить элемент в конец буфера

get()

Возвращает список элементов от самого старого к самому новому.

class matplotlib.cbook.Sorter

Базы: object

Сортировка по атрибуту или элементу

Пример использования:

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)

Базы: object

Реализация стека, где элементы можно помещать и перемещать вперёд и назад. Но без pop. Должен имитировать «Домой» / «Назад» / «Вперёд» в браузере

back()

переместить позицию назад и вернуть текущий элемент

bubble(o)

поднять o наверх стека и вернуть o. o должен находиться в стеке

clear()

очистить стек

empty()

forward()

переместить позицию вперёд и вернуть текущий элемент

home()

поместить первый элемент в верхнюю часть стека

push(o)

поместить объект в стек в текущей позиции — все элементы, следующие за текущей позицией, отбрасываются

remove(o)

удалить элемент o из стека

class matplotlib.cbook.Xlator

Базы: dict

Все в одном классе для множественной подстановки строк

Пример использования:

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)

Перевести text, возвращает изменённый текст.

matplotlib.cbook.align_iterators(func, *iterables)

Этот генератор принимает набор итераторов, упорядоченных по func. Он отправляет упорядоченные кортежи:

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

Используется в matplotlib.mlab.recs_join() для объединения массивов записей

matplotlib.cbook.allequal(seq)

Возвращает True, если все элементы seq равны друг другу. Если seq имеет длину 0 или 1, возвращает True

matplotlib.cbook.allpairs(x)

Возвращает все возможные пары в последовательности x

Сжато Алексом Мартелли из этой посты на c.l.python

matplotlib.cbook.alltrue(seq)

Возвращает True, если все элементы seq вычисляются как True. Если seq пусто, возвращает False.

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

Возвращает список словарей со статистикой, используемой для построения ряда диаграмм размаха. Раздел Returns перечисляет требуемые ключи словаря. Пользователи могут пропустить эту функцию и передать пользовательский набор словарей в новый метод axes.bxp вместо того, чтобы полагаться на MPL для вычислений.

Параметры:

X : массив-подобный тип Данные, которые будут представлены на диаграммах размаха. Должны иметь 2 или меньше измерений. whis : число, строка или последовательность (по умолчанию = 1.5) В виде числа определяет область усов за первым и третьим квартилями (например, Q3 + whis*IQR, QR = межквартильный размах, Q3-Q1). За пределами усов данные считаются выбросами и отображаются как отдельные точки. Это можно установить как возрастающую последовательность перцентилей (например, [5, 95]), чтобы установить усы на определённых перцентилях данных. Наконец, whis может быть строкой 'range', чтобы принудительно установить усы к минимуму и максимуму данных. В случае, когда 25-й и 75-й перцентили равны, whis может автоматически быть установлено на 'range' через опцию autorange. bootstrap : целое число, необязательно Количество раз, когда доверительные интервалы вокруг медианы должны быть заново сгенерированы с помощью метода бутстрапа (перцентильный метод). labels : массив-подобный тип, необязательно Метки для каждого набора данных. Длина должна быть совместима с размерами X. autorange : булево значение, необязательно (False) Когда True и данные распределены таким образом, что 25-й и 75-й перцентили равны, whis устанавливается на 'range' так, что концы усов находятся на минимуме и максимуме данных.

Возвращает:

bxpstats : список словарей Список словарей, содержащих результаты для каждого столбца данных. Ключи каждого словаря следующие: Ключ Описание значения label метка для диаграммы размаха mean среднее арифметическое значение med 50-й перцентиль q1 первый квартиль (25-й перцентиль) q3 третий квартиль (75-й перцентиль) cilo нижняя отметка вокруг медианы cihi верхняя отметка вокруг медианы whislo конец нижнего уса whishi конец верхнего уса fliers выбросы

Замечания

Небустрапный подход к доверительному интервалу использует основанное на гауссовском асимптотическое приближение:

Общие принципы взяты из: McGill, R., Tukey, J.W., and Larsen, W.A. (1978) «Variations of Boxplots», The American Statistician, 32:12-16.

class matplotlib.cbook.converter(missing='Null', missingval=None)

Основано на object.

Базовый класс для обработки строк -> тип Python с поддержкой пропущенных значений

is_missing(s)

matplotlib.cbook.dedent(s)

Удалить избыточное отступы из документации s.

Отбрасывает любые ведущие пустые строки, затем удаляет до n символов пробела с каждой строки, где n – количество ведущих пробелов в первой строке. Отличается от textwrap.dedent тем, что удаляет ведущие пустые строки и использует первую непустую строку для определения отступа.

Также быстрее в большинстве случаев.

matplotlib.cbook.delete_masked_points(*args)

Найти все замаскированные и/или нечисловые точки в наборе аргументов и вернуть аргументы, содержащие только незамаскированные точки.

Аргументы могут принадлежать к любой из 5 категорий:

1. 1-мерные маскированные массивы
2. 1-мерные массивы NumPy
3. массивы NumPy с более чем одним измерением
4. другие итерируемые объекты, не являющиеся строками
5. все остальное

Первый аргумент должен принадлежать к одной из первых четырёх категорий; любой аргумент с длиной, отличающейся от длины первого аргумента (и, следовательно, любой аргумент в 5 категории) передаётся без изменений.

Маски получаются от всех аргументов соответствующей длины в категориях 1, 2 и 4; точка плохая, если она замаскирована в маскированном массиве или если это nan или inf. Не делается попыток извлечь маску из категорий 2, 3 и 4, если np.isfinite() не возвращает булевый массив.

Все входные аргументы, которые не передаются без изменений, возвращаются как массивы NumPy после удаления точек или строк, соответствующих маскам в любых аргументах.

Значительно упрощенная версия этой функции была первоначально написана как помощник для Axes.scatter().

matplotlib.cbook.deprecated(since, message='', name='', alternative='', pending=False, obj_type='function')

Декоратор для маркировки функции как устаревшей.

Параметры:

since : строка Релиз, в котором этот API стал устаревшим. Это обязательно. message : строка, необязательно Заменить стандартное сообщение об устаревании. Может использоваться форматный спецификатор %(func)s для имени функции, и %(alternative)s для вставки названия альтернативы устаревшей функции в сообщение об устаревании. %(obj_type) может использоваться для вставки дружественного имени для типа объекта, который устарел. name : строка, необязательно Название устаревшей функции; если не указано, имя автоматически определяется из переданной функции, хотя это полезно в случае переименованных функций, где новая функция просто присваивается имени устаревшей функции. Например: def new_function(): ... oldFunction = new_function alternative : строка, необязательно Альтернативная функция, которую пользователь может использовать вместо устаревшей. Если предоставлена, предупреждение об устаревании сообщит пользователю об этой альтернативе. pending : булево значение, необязательно Если True, используется PendingDeprecationWarning вместо DeprecationWarning.

Примеры

Базовый пример:

@deprecated('1.4.0')
def the_function_to_deprecate():
    pass

matplotlib.cbook.dict_delall(d, keys)

удалить все keys из словаря d

matplotlib.cbook.exception_to_str(s=None)

matplotlib.cbook.file_requires_unicode(x)

Возвращает True если заданный объект типа файла для записи требует Unicode для записи в него.

matplotlib.cbook.finddir(o, match, case=False)

возвращает все атрибуты o, которые соответствуют строке в match. если case равно True, требуется точное соответствие регистров.

matplotlib.cbook.flatten(seq, scalarp=)

Возвращает генератор сплющенных вложенных контейнеров

Например:

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

Автор: Композиция Хольгера Крекеля и Лютера Блиссета Источник: http://aspn.activestate.com/ASPN/Cookbook/Python/Recipe/121294 и рецепт 1.12 в кулинарной книге

matplotlib.cbook.get_label(y, default_name)

matplotlib.cbook.get_recursive_filelist(args)

Рекурсивно перебирает все файлы и каталоги в args, игнорируя символические ссылки и возвращает файлы как список строк

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

Возвращает файл с образцовыми данными. fname – это путь, относительный к каталогу mpl-data/sample_data. Если asfileobj равно True, возвращается объект файла, в противном случае только путь к файлу.

Установите параметр rc examples.directory в каталог, в котором мы должны искать, если файлы sample_data хранятся в другом месте, кроме по умолчанию (по умолчанию – ‘mpl-data/sample_data’ на том же уровне, что и файлы модуля Python ‘matplotlib’).

Если имя файла оканчивается на .gz, файл неявно распаковывается.

matplotlib.cbook.get_split_ind(seq, N)

seq – список слов. Возвращает индекс в seq, такой что:

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

.

matplotlib.cbook.index_of(y)

Вспомогательная функция для получения индекса ввода для построения, если значения x не указаны явно.

Попытается получить y.index (работает, если это pd.Series), если это не удастся, вернёт np.arange(y.shape[0]).

В будущем это будет расширено для обработки большего количества типов маркированных данных.

Параметры:	y : скаляр или массив-подобный тип Предлагаемое значение y
Возвращает:	x, y : массив NumPy Значения x и y для построения.

matplotlib.cbook.is_hashable(obj)

Возвращает True, если obj можно хешировать

matplotlib.cbook.is_math_text(s)

matplotlib.cbook.is_numlike(obj)

Возвращает True, если obj похож на число

matplotlib.cbook.is_scalar(obj)

Возвращает True, если obj не похож на строку и не является итерируемым

matplotlib.cbook.is_scalar_or_string(val)

Возвращает, является ли данный объект скаляром или похожим на строку.

matplotlib.cbook.is_sequence_of_strings(obj)

Возвращает True, если obj итерируемый и содержит строки

matplotlib.cbook.is_string_like(obj)

Возвращает True, если obj выглядит как строка

matplotlib.cbook.is_writable_file_like(obj)

возвращает True, если obj выглядит как объект файла с методом write

matplotlib.cbook.issubclass_safe(x, klass)

возвращает issubclass(x, klass) и возвращает False при возникновении TypeError

matplotlib.cbook.iterable(obj)

возвращает True, если obj итерируемый

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

Рекурсивно перечисляет файлы

из книги рецептов Python от Parmar и Martelli

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

Обеспечивает приоритет локальной переменной над потенциально конфликтующими аргументами из словаря kwargs. Следующие возможные значения вывода рассматриваются в порядке приоритета:

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

Будет возвращено первое из них, значение которого не равно None. Если все они равны None, то будет возвращено None. Каждый ключ в keys будет удален из словаря kwargs на месте.

Параметры:	local_var: любой объект Локальная переменная (самый высокий приоритет) kwargs: dict Словарь ключевых аргументов; изменяется на месте keys: str(s) Имя(а) ключевых аргументов для обработки, в порядке убывания приоритета
Возвращает:	out: любой объект Либо local_var, либо одно из kwargs[key] для key в keys
Исключения:	IgnoredKeywordWarning Для каждого ключа в keys, который был удален из kwargs, но не использовался в качестве значения вывода

class matplotlib.cbook.maxdict(maxsize)

Базы: dict

Словарь с максимальным размером; это не переопределяет все соответствующие методы для ограничения размера, только setitem, поэтому используйте с осторожностью

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

Рекурсивно создает директорию newdir и устанавливает mode. Эквивалентно

> mkdir -p NEWDIR
> chmod MODE NEWDIR

matplotlib.cbook.mplDeprecation

псевдоним для MatplotlibDeprecationWarning

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

Вспомогательная функция для нормализации входных данных kwarg

Порядок их разрешения:

1. алиасирование
2. обязательные
3. запрещенные
4. разрешенные

Этот порядок означает, что только канонические имена должны появляться в allowed, forbidden, required

Параметры:

alias_mapping, dict, optional отображение канонического имени на список псевдонимов в порядке приоритета от низшего к высшему. Если каноническое значение не содержится в списке, предполагается, что оно имеет наивысший приоритет. required : iterable, optional Кортеж полей, которые должны быть в kwargs. forbidden : iterable, optional Список ключей, которые не могут быть в kwargs allowed : tuple, optional Кортеж разрешенных полей. Если это не None, то возбуждается исключение, если kw содержит какие-либо ключи, не входящие в объединение required и allowed. Чтобы разрешить только необходимые поля, передайте () для allowed

Исключения:

TypeError Для соответствия тому, что возбуждает python, если передаются неверные args/kwargs вызываемому объекту.

matplotlib.cbook.onetrue(seq)

Возвращает True, если один элемент seq равен True. Если seq пуст, возвращает False.

matplotlib.cbook.pieces(seq, num=2)

Разбивает seq на num кортежей

matplotlib.cbook.popall(seq)

очищает список

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

objects

Список объектов для поиска циклов. Часто полезно передать gc.garbage, чтобы найти циклы, которые препятствуют сборке мусора некоторых объектов.

outstream

Поток для вывода.

show_progress

Если True, выводит количество достигнутых объектов по мере их обнаружения.

matplotlib.cbook.pts_to_midstep(x, *args)

Преобразование непрерывной линии в предшествующие шаги

По заданному набору N точек преобразуются в 2 N -1 точек, которые, когда они соединены линейно, дают ступенчатую функцию, значение которой изменяется в начале интервалов.

Параметры:	x : массив Положение x шагов y1, y2, ... : массив Любое количество массивов y, которые преобразуются в шаги. Все они должны иметь такую же длину, как и x
Возвращает:	x, y1, y2, .. : массив Значения x и y, преобразованные в шаги в том же порядке, что и входные данные. Если длина входных данных равна N, каждая из этих массивов будет длиной 2N + 1

Примеры

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

matplotlib.cbook.pts_to_poststep(x, *args)

Преобразование непрерывной линии в последующие шаги

По заданному набору N точек преобразуются в 2 N -1 точек, которые, когда они соединены линейно, дают ступенчатую функцию, значение которой изменяется в начале интервалов.

Параметры:	x : массив Положение x шагов y1, y2, ... : массив Любое количество массивов y, которые преобразуются в шаги. Все они должны иметь такую же длину, как и x
Возвращает:	x, y1, y2, .. : массив Значения x и y, преобразованные в шаги в том же порядке, что и входные данные. Если длина входных данных равна N, каждая из этих массивов будет длиной 2N + 1

Примеры

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

matplotlib.cbook.pts_to_prestep(x, *args)

Преобразование непрерывной линии в предшествующие шаги

По заданному набору N точек преобразуются в 2 N -1 точек, которые, когда они соединены линейно, дают ступенчатую функцию, значение которой изменяется в начале интервалов.

Параметры:	x : массив Положение x шагов y1, y2, ... : массив Любое количество массивов y, которые преобразуются в шаги. Все они должны иметь такую же длину, как и x
Возвращает:	x, y1, y2, .. : массив Значения x и y, преобразованные в шаги в том же порядке, что и входные данные. Если длина входных данных равна N, каждая из этих массивов будет длиной 2N + 1

Примеры

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

matplotlib.cbook.recursive_remove(path)

matplotlib.cbook.report_memory(i=0)

возвращает память, занимаемую процессом

matplotlib.cbook.restrict_dict(d, keys)

Возвращает словарь, содержащий те ключи, которые присутствуют как в d, так и в keys, со значениями из d.

matplotlib.cbook.reverse_dict(d)

обращает словарь — может потерять данные, если значения не уникальны!

matplotlib.cbook.safe_first_element(obj)

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

matplotlib.cbook.safezip(*args)

Убедитесь, что args имеют одинаковую длину перед созданием zip-объекта

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

Базы: list

Переопределяет repr при возвращении списка matplotlib-объектов, чтобы предотвратить длинный бессмысленный вывод. Предназначено для использования для однородного списка заданного типа

matplotlib.cbook.simple_linear_interpolation(a, steps)

matplotlib.cbook.soundex(name, len=4)

Модуль soundex, соответствующий алгоритму Odell-Russell

matplotlib.cbook.strip_math(s)

удаляет форматирование latex из mathtext

matplotlib.cbook.to_filehandle(fname, flag='rU', return_opened=False)

fname может быть именем файла или дескриптором файла. Поддержка сжатых файлов gzip автоматическая, если имя файла заканчивается на .gz. flag - флаг чтения/записи для file()

class matplotlib.cbook.todate(fmt='%Y-%m-%d', missing='Null', missingval=None)

Основы: matplotlib.cbook.converter

преобразование в дату или None

используйте строку формата time.strptime() для преобразования

class matplotlib.cbook.todatetime(fmt='%Y-%m-%d', missing='Null', missingval=None)

Основы: matplotlib.cbook.converter

преобразование в datetime или None

используйте строку формата time.strptime() для преобразования

class matplotlib.cbook.tofloat(missing='Null', missingval=None)

Основы: matplotlib.cbook.converter

преобразование в число с плавающей точкой или None

class matplotlib.cbook.toint(missing='Null', missingval=None)

Основы: matplotlib.cbook.converter

преобразование в целое число или None

class matplotlib.cbook.tostr(missing='Null', missingval='')

Основы: matplotlib.cbook.converter

преобразование в строку или None

matplotlib.cbook.unicode_safe(s)

matplotlib.cbook.unique(x)

Возвращает список уникальных элементов x

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

Находит диапазоны индексов, где mask равно False.

mask будет сглажен, если он не является одномерным.

Возвращает Nx2 numpy.ndarray, где каждая строка — начальный и конечный индексы для срезов сжатого numpy.ndarray, соответствующие каждому из N непрерывных участков значений без маскировки. Если необязательный аргумент compressed равен False, он возвращает начальный и конечный индексы в исходный numpy.ndarray, а не в сжатый numpy.ndarray. Возвращает None, если нет значений без маскировки.

Пример:

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,]

Перед рефакторингом преобразований это использовалось для поддержки массивов с маской в Line2D.

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

Возвращает список словарей данных, которые можно использовать для построения ряда диаграмм размаха. См. раздел Returns ниже, чтобы просмотреть необходимые ключи словаря. Пользователи могут пропустить эту функцию и передать пользовательский набор словарей методу axes.vplot вместо использования MPL для расчетов.

Параметры:

X : массив-подобный объект Данные выборки, которые будут использоваться для создания оценок плотности гауссова ядра. Должен иметь 2 или менее измерений. method : вызываемая функция Метод, используемый для расчета оценки плотности ядра для каждого столбца данных. При вызове через method(v, coords), он должен вернуть вектор значений ОПЯТИ, вычисленных в значениях, указанных в координатах. points : скаляр, по умолчанию = 100 Определяет количество точек для оценки каждой из оценок плотности гауссова ядра.

Возвращает:

Список словарей, содержащих результаты для каждого столбца данных. Словари содержат по крайней мере следующее: coords: Список скаляров, содержащих координаты, в которых оценивалась эта конкретная оценка плотности ядра. vals: Список скаляров, содержащих значения оценки плотности ядра в каждой из координат, указанных в coords. mean: Среднее значение для этого столбца данных. median: Медианное значение для этого столбца данных. min: Минимальное значение для этого столбца данных. max: Максимальное значение для этого столбца данных.

matplotlib.cbook.warn_deprecated(since, message='', name='', alternative='', pending=False, obj_type='attribute')

Используется для отображения предупреждений о устаревании стандартным способом.

Параметры:

since : str Версия, в которой этот API стал устаревшим. message : str, optional Переопределение стандартного сообщения об устаревании. Можно использовать спецификатор формата %(func)s для имени функции, и %(alternative)s в сообщении об устаревании для вставки имени альтернативы устаревшей функции. %(obj_type) может быть использован для вставки дружественного имени для типа объекта, который устарел. name : str, optional Имя устаревшей функции; если не указано, имя определяется автоматически из переданной функции, хотя это полезно в случае переименованных функций, где новая функция просто присваивается имени устаревшей функции. Например: def new_function(): ... oldFunction = new_function alternative : str, optional Альтернативная функция, которую пользователь может использовать вместо устаревшей функции. Предупреждение об устаревании сообщит пользователю об этой альтернативе, если она указана. pending : bool, optional Если True, использует PendingDeprecationWarning вместо DeprecationWarning. obj_type : str, optional Тип объекта, который устарел.

Примеры

Основной пример:

# To warn of the deprecation of "matplotlib.name_of_module"
warn_deprecated('1.4.0', name='matplotlib.name_of_module',
                obj_type='module')

matplotlib.cbook.wrap(prefix, text, cols)

Упаковывает text с prefix в длину cols