Participer au site avec un Tip
Rechercher
 

Améliorations / Corrections

Vous avez des améliorations (ou des corrections) à proposer pour ce document : je vous remerçie par avance de m'en faire part, cela m'aide à améliorer le site.

Emplacement :

Description des améliorations :

Vous êtes un professionnel et vous avez besoin d'une formation ? Calcul scientifique
avec Python
Voir le programme détaillé
Module « matplotlib »

Fonction cycler - module matplotlib

Signature de la fonction cycler

def cycler(*args, **kwargs) 

Description

help(matplotlib.cycler)

Create a `~cycler.Cycler` object much like :func:`cycler.cycler`,
but includes input validation.

Call signatures::

  cycler(cycler)
  cycler(label=values, label2=values2, ...)
  cycler(label, values)

Form 1 copies a given `~cycler.Cycler` object.

Form 2 creates a `~cycler.Cycler` which cycles over one or more
properties simultaneously. If multiple properties are given, their
value lists must have the same length.

Form 3 creates a `~cycler.Cycler` for a single property. This form
exists for compatibility with the original cycler. Its use is
discouraged in favor of the kwarg form, i.e. ``cycler(label=values)``.

Parameters
----------
cycler : Cycler
    Copy constructor for Cycler.

label : str
    The property key. Must be a valid `.Artist` property.
    For example, 'color' or 'linestyle'. Aliases are allowed,
    such as 'c' for 'color' and 'lw' for 'linewidth'.

values : iterable
    Finite-length iterable of the property values. These values
    are validated and will raise a ValueError if invalid.

Returns
-------
Cycler
    A new :class:`~cycler.Cycler` for the given properties.

Examples
--------
Creating a cycler for a single property:

>>> c = cycler(color=['red', 'green', 'blue'])

Creating a cycler for simultaneously cycling over multiple properties
(e.g. red circle, green plus, blue cross):

>>> c = cycler(color=['red', 'green', 'blue'],
...            marker=['o', '+', 'x'])



Vous êtes un professionnel et vous avez besoin d'une formation ? RAG (Retrieval-Augmented Generation)
et Fine Tuning d'un LLM
Voir le programme détaillé