首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

子图axis.set_zorder,图消失

子图axis.set_zorder是Matplotlib库中用于设置子图的绘图顺序的方法。通过设置zorder参数,可以控制子图的绘制顺序,从而决定哪个子图在前面,哪个子图在后面。

具体来说,zorder参数是一个浮点数,数值越大的子图会被绘制在数值较小的子图之上。默认情况下,子图的zorder值为0,可以通过调整zorder的数值来改变子图的绘制顺序。

应用场景:

  • 当需要在一个图中绘制多个子图时,可以使用set_zorder方法来控制子图的绘制顺序,以实现不同子图之间的遮挡效果。
  • 当需要在一个子图中绘制多个图层时,可以使用set_zorder方法来控制图层的绘制顺序,以实现不同图层之间的遮挡效果。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

请注意,以上链接仅供参考,具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

无向环路子分析与虚拟生成

Here's the table of contents: 无向环路子分析与虚拟生成 •ONgDB数据库集成APOC和OLAB-APOC组件•使用函数分析无向环路返回布尔值•使用过程分析无向环路返回路径节点序列...ID•通过一组节点序列生成查询环路的CYPHER•通过一组节点序列查询环路•分析的环路并查询环路•返回一个原子性ID•JSON-STRING封装•获取所有顶点路径•分析的环路并查询环路之后生成虚拟图...案例实现了完整的分析过程,对输入的原始寻找无向环路,并以虚拟图的方式返回结果。...首先加载一个,使用olab.schema.loop对子的无向环路进行分析生成路径节点序列列表,列表中每一个元素就是一条完整的环路。...10.1 案例一 •原始四顶点【六环路】 MATCH path=(n)--()--()--(n)--() RETURN path LIMIT 1 •执行结果 •无向环路虚拟图 // 加载一个

66410
  • Subplot和Subplots绘制

    Subplot和Subplots绘制 plot可以绘出精美的图形,但是如果想要在一张图中展示多个子,plot就很难办了。 matplotlib提供了subplot来解决这一问题。...现在的效果是两个图像挤在一张图片中,有些情况下这样的布局比较好,有些情况下则需要将两个曲线分开到两个不同的图像中绘制,这样可以如下: subplot在指定分割图个数和定位子时可以使用参数连写的方式如...plt.subplot(2,1,1)会将原始的图像切割成2个图像,是2行1列,并将现在的操作位置转到第一个图上,这样便实现了绘制的方法。...Subplots绘图方法 subplots返回的值的类型为元组,其中包含两个元素:第一个为一个画布,第二个是 ? ? subplots指定一个: ?...subplots指定多个子: ? 可见,画布被分为了4各部分,而ax变成了一个包含四个对象的array 现在可以针对每一个进行画图:  ?

    1.5K10

    启用域名做

    看着流量一天天刷刷的消失,虽说现在不至于把10G的流量一月耗完,但不保证以后不会,零七碎八的传的图片慢慢积累起来就多了,这些也是消耗流量的大户,为了避免以后转移麻烦,还是的早点想想办法。...以前用godaddy的免费空间做了个床,毕竟不和空间在一起,也保不准谁会用这个免费空间干点别的事情,IP被封,图片不显示的时候就麻烦了,更说不准能不能拿到原来的图片,所以后来也就放弃了转回wordpress...记得啥时候看到一篇用域名做床的文章,当时也没在意,今天放狗搜着了,一步步照着做了,算是把这个工作给完成了。蛮简单的其实,只要对数据库操作时记得备份数据,就可以甩开膀子干了。...这个床不但可以放置图片,方便以后另找地方,还可以将主题中的图片,JS、CSS文件放到这里,加快网站的访问速度,通过修改主题调用的CSS,JS文件,现在的page speed和yslow的评分均有不同程度的上升...不错,不错,这个床好。 本文由 空空裤兜 发布在 空空裤兜,转载此文请保持文章完整性,并请附上文章来源(空空裤兜)及本页链接。 如果本文侵犯您和第三方权益,请联系我及时删除。

    2K40

    【软件工程】数据流 ( 数据字典 | 数据流平衡原则 | 父平衡 | 图内平衡 | 数据流绘制原则 )

    文章目录 一、数据字典 二、数据流平衡原则 1、父 ( 上层数据流 ) 与 ( 下层数据流 ) 平衡 2、图内平衡 三、数据流绘制原则 一、数据字典 ---- 数据字典 可以 配合...---- 数据流平衡原则 : 父 ( 上层数据流 ) 与 ( 下层数据流 ) 之间的平衡 内部的平衡 1、父 ( 上层数据流 ) 与 ( 下层数据流 ) 平衡 父 (...上层数据流 ) 与 ( 下层数据流 ) 平衡 : 利用 数据流平衡原则 , 可以找出 在 细化上层数据流 时 , 忽略的 数据流 ; 根据 顶层数据流 可以 确定缺失的 底层数据流 ;...系统 之间的数据流 , 系统内部的数据流 , 在 顶层数据流图中 , 是没有体现的 ; 父 ( 上层数据流 ) 与 ( 下层数据流 ) 之间的平衡匹配方法 : ① 个数一致 : 两层数据流图中的...数据流个数一致 ; ② 方向一致 : 两层数据流图中的 数据流方向一致 ; 2、图内平衡 图内平衡 : 对于数据流的任意一个加工 , 既有输入 , 又有输出 ; 加工 : 描述 “输入数据流”

    2.8K00

    人物关系、旭日、弦、树、矩形树在线配置生成工具一把梭哈了

    这次把关系、弦、树、矩形树、旭日在线生成工具一把更新了,操作流程和桑基图一致。...树 上面合成前两个图表都是树,只不过第一个是径向(radial)布局,时人多称之为径向树状。第二个是正交(orthogonal)树状。...关系 合成图表第四个图表就是关系,而且是环形(circular)布局的,可以切换到如下力导向(force)布局。...弦 合成图中第三个图表就是弦,这个就说一点,可以设置连线值的上下限,只有值介于上下限的连线才会被显示,合成图中的没有设置上限,如果设置上限为 10000,弦将变成以下样子。...旭日 这个没啥说的,除了点击扇形节点可以跳转到对应的链接,在本例中,就是跳转到对应的转发微博。

    1.7K30

    ccf 高速公路(连通)

    在有向G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected)。如果有向G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通。...非强连通有向的极大强连通,称为强连通分量(strongly connected components)。 下图中,{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达。...求有向的强连通分量还有一个强有力的算法,为Kosaraju算法。Kosaraju是基于对有向及其逆两次DFS的方法,其时间复杂度也是O(N+M)。...求有向的强连通分量的Tarjan算法是以其发明者Robert Tarjan命名的。...然后对于的表示,我用的是邻接表,因为方便,记得将边的数目开大点,总之ccf内存还是不要钱的。

    83230

    Matplotlib划分——非均匀绘图

    本节主要探讨matplotlib的非均匀划分,并在文末补充了axes对象的常用属性。...一、均匀的划分(参考上一节) 二、非均匀划分 分均匀的语法均可用于均匀绘图 1)subplot()函数 语法:plt.subplot(nrows, ncols, index, **kwargs...subplot划分 关于ax3 = plt.subplot(212)的理解:因为子区都是在同一个画布上绘制的,每一个plt.subplot()都是指定一个划分规则并选中子区。...add_subplot划分 3)subplot_mosaic()函数 语法:fig, axs = plt.subplot_mosaic(别称,layout, figsize) #笔者常用这两个参数...subplot_mosaic子区划分 以上就是笔者用于不均匀划分的常用函数,上述子区都是axes对象,因此可以使用axes的方法属性对绘图区进行调整。

    1.3K10

    北大邹磊:数据库中的匹配算法

    分享嘉宾:邹磊 北京大学 教授 编辑整理:xiaomei 出品平台:DataFunTalk 导读:本次讲座从数据库中的核心查询算子——匹配入题,介绍了数据库的基本概念、匹配的算法,以及在数据库环境下的匹配查询优化等内容...匹配 匹配核心概念是给到一个查询Q和一个数据G,Q里的每一个点通过一个单射函数映射到G当中去,即单射函数f:V(Q)→V(G)。...如果对查询Q不加限制,匹配的判定是NP-Complete的;列举所有的匹配出现的位置是NP-Hard。...我们在这个例子中可以找到G中的匹配,如红色表示的部分。执行上述SPARQL语句,本质上就是Q到G的匹配问题。...那匹配如何解呢?匹配问题用关系数据库也可以解。如上图G存在边表里,表示边的起点和终点。

    1.6K40

    北大邹磊:数据库中的匹配算法

    分享嘉宾:邹磊 北京大学 教授 编辑整理:xiaomei 出品平台:DataFunTalk ---- 导读:本次讲座从数据库中的核心查询算子——匹配入题,介绍了数据库的基本概念、匹配的算法,...以及在数据库环境下的匹配查询优化等内容。...如果对查询Q不加限制,匹配的判定是NP-Complete的;列举所有的匹配出现的位置是NP-Hard。...我们在这个例子中可以找到G中的匹配,如红色表示的部分。执行上述SPARQL语句,本质上就是Q到G的匹配问题。...那匹配如何解呢?匹配问题用关系数据库也可以解。如上图G存在边表里,表示边的起点和终点。

    1.9K00

    解析 Nebula Graph 设计及实践

    本文会通过 2.0 中新增的算法模块继续讲解 Query Engine 背后所做的内容,并着重介绍执行计划生成的过程,以便加强你对源码更好地理解。...的定义 是指节点集合和边集合分别是某一的节点集的子集和边集的子集的。...[BOTH , ...] step_count:指定从起始点开始的跳数,返回从 0 到 step_count 跳的。必须是非负整数。...下面通过1 举例,我们是如何构建的 [构建] 1 拓展一步的情况 当从 A 点开始沿着 like 边只获取一步的所有点和边的信息,则很容易。...以上为本次子的讲解,如果你在使用或者其他 Nebula 过程中遇到问题,欢迎来论坛和我们交流:https://discuss.nebula-graph.com.cn/ 想要和其他大厂交流数据库技术吗

    80610

    快速获取根节点的属性

    @TOC[1] Here's the table of contents: •一、问题背景•二、构建样例多子数据•三、实现根节点的属性查找•四、将查找的GQL封装为一个函数•五、总结 快速获取根节点的属性...查找匹配是一个非常复杂的问题,主要有确定模式的匹配和不确定模式的匹配【例如:通过模式相似性进行查找】。...已知查找问题可以使用APOC中的过程来实现,apoc.path相关输入输出查询[2];指定节点之后获取节点所属的,然后从子图中提取出ROOT节点的属性。...其中指定a节点为ROOT节点即的根节点。...四、将查找的GQL封装为一个函数 对于一个复杂的查询,通常需要隐藏其实现细节方便业务调用。

    2.4K10

    origin作图图例老是消失_origin画的不见了

    Excel数据之后直接有上框和右框(也就是能不能设置这么一个模板),如图: 解决方法 方法一 点击图片,找到我红色框的地方,点击即可 (据说这种方法在2020版本及其以上即可支持) 效果:...方法二: 点击查看–显示–框架 效果: PS:美中不足的是,该方法不可以撤销 2、图层的合并 问题的提出: 如何将两个图像合并到一个图片当中去 现在我有这样的两个...: 如何做到这种效果: 1、首先我们建议一个文件,然后点击追加,在添加一个进来 2、追加之后 3、然后让①和②名字不一样,比如我修改名字分别为1和2 4、然后将命名为2...的拖到和1子目录下 5、点击右侧的合并 6、选择这个三角形符号 7、选择第三个(当前…(包括文件夹)),这里之所以选择这个是因为我要合并的图层是父子图层关系,如何还有取消重新布局...教程: 1、打开软件,点击【绘图】–【函数】—【新建2D函数】 2、分别输入x的取值范围和y(x)的函数关系式 模板如下: 3、点击【确定】,图像如下: 具体的美化这里不讲述了 6、如何查找

    8.9K10

    网络故障解疑:找回消失的本地连接(多)

    相信本文下面的招法,可以帮助你快速找回消失的本地连接图标! 检查网卡状态好坏 如果网卡工作状态不正常或者发生了损坏,那么你打开网络和拨号连接窗口时,你可能就会看不到“本地连接图标”。...在接着打开的3设置窗口中,找到简单TCP/IP服务项目,并检查该项目前面的复选框是否处于选中状态,要是没有选中的话,你必须在它的复选框中打上勾号,再单击“确定”按钮,并将计算机系统重新启动一下就可以了...检查DCOM权限设置是否正确 系统分布式COM的模拟级别权限,如果设置不当的话,也会导致网络和拨号连接窗口中的本地连接图标消失,所以要想找回消失的本地连接图标,你还需要按照下面的方法,检查一下系统DCOM...在该编辑窗口中,单击菜单栏中的“文件”菜单项,从弹出的下拉菜单中执行“打开注册表”命令,在接着出现的5所示的窗口中,双击其中的“本地用户”图标,在其后出现的属性设置界面中,依次展开“外壳界面”、“限制...依次展开其中的“用户配置”文件夹、“Windows 设置”文件夹、“Internet Explorer 维护”文件夹、“连接”文件夹,在对应“连接”文件夹右边的窗口中,双击“连接设置”选项; 在随后出现的如图

    2.6K10

    「NeurIPS 2020」基于局部的图元学习

    ❝「NeurIPS 2020」 的接收论文《Graph Meta Learning via Local Subgraphs》,「G-META 是第一个使用局部来进行元学习的模型。」...此文介绍了「G-META,一种新的的元学习方法:」 G-META 使用局部传递特定于的信息,并通过元梯度使模型更快地学习基本知识。...G-META 在理论上是合理的,因为「特定预测的证据可以在目标节点或边周围的局部图中找到。」 现有方法是专门为特定的图元学习问题和特定的任务设计的专门技术。...(1)首先构造一批 个元训练任务,并为元任务中的节点动态提取局部。 对于每个任务 ,(2)来自支撑集中的是最小批处理的,并且被馈送到由 参数化的 GNN 中。...(7) 馈送到更新后的 GNN 中以(8)生成查询质心嵌入。 (9)利用支撑原型和查询嵌入,计算任务 的查询损失 。 对于 更新步骤重复步骤(2-9)。

    1.5K21
    领券