要更改 pandas.plot() 中的标记大小，我们可以采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个包含三列 col1、col2 和 col3 的 Pandas 数据框。使用 pandas.plot()，其中 marker="*" 和 markersize=15。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame([[2, 1, 4], [5, 2, 1], [4, 0, 1]], columns=['col1', 'col2', 'col3']) df.plot(marker="*", markersize=15) plt.show() 输出

要为 Matplotlib 中的 pyplot.show() 设置超时，我们可以采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个新的特定于后端的小类“.Timer”。添加一个回调函数，该函数将在 plt.close() 属性之一更改时调用。绘制数据点列表。启动计时器。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() # 设置计时器间隔 5000 毫秒 timer = fig.canvas.new_timer(interval = 5000) timer.add_callback(plt.close) plt.plot([1, 2, 3, 4, 5]) plt.ylabel('Y-轴数据') timer.start() plt.show() 输出… 阅读更多

要向 Matplotlib 中 Python 的等高线图的 animation.FuncAnimation() 传递参数，我们可以采取以下步骤：创建一个 10×10 维的随机数据。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。使用 FuncAnimation() 类通过重复调用函数 *func* 来制作动画。要更新函数中的等高线值，我们可以定义一个可在 FuncAnimation() 类中使用的 animate() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.randn(800).reshape(10, 10, 8) fig, ax … 阅读更多

要将基于 Pandas 数据框的图形导出为 PDF，我们可以采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个包含三列 col1、col2 和 col3 的 Pandas 数据框。使用 plot() 方法绘制数据框。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame([[2, 1, 4], [5, 2, 1], [4, 0, 1]], columns=['col1', 'col2', 'col3']) df.plot() plt.savefig('pd_df.pdf') 输出 当我们执行代码时，它将把以下绘图以名为 … 的 PDF 格式保存 阅读更多

要将 Matplotlib 饼图中的 autopct 文本颜色更改为白色，我们可以采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个小时、活动和颜色的列表来绘制饼图。创建一个“.Text”实例列表，用于数值标签，同时创建饼图。迭代 autotexts 并将 autotext 的颜色设置为白色。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True plt.figure() hours = [8, 1, 11, 4] activities = ['sleeping', 'exercise', 'studying', 'working'] … 阅读更多

要更改 xgboost.plot_importance 中绘图的大小，我们可以采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。从 csv 文件加载数据。从加载的数据集中获取 x 和 y 数据。获取 xgboost.XGBCClassifier.feature_importances_ 模型实例。将 x 和 y 数据拟合到模型中。打印模型。制作条形图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from numpy import loadtxt from xgboost import XGBClassifier from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # data.csv 包含如下数据 -> 13, 145, 82, 19, 110, 22.2, 0.245, 57, … 阅读更多

要注释 Pyplot 中的最大值，我们可以采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个新图形或激活现有图形。创建一个 x 和 y 数据点的列表。使用 numpy 绘制 x 和 y 数据点。在 Y 数组中找到最大值以及该最大元素在数组中对应的坐标。用局部最大值注释该点。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) x … 阅读更多

要在 Python Matplotlib 中添加第三级刻度，我们可以采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建 t 和 s 数据点。创建图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制 t 和 s。创建一个共享 Y 轴的孪生 Axes。在轴一上使用 plot() 方法绘制 t 和 s。设置 X 轴刻度位置。创建刻度值的主刻度、次刻度和第三级刻度 (thirds)。使用 majors、minors 和第三级刻度值 (thirds) 设置主刻度和次刻度定位器。使用 tick_params() 设置刻度长度。绘制一条灰色水平线。要显示… 阅读更多

要在 Matplotlib 中绘制磁滞阈值，我们可以采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个图形和一组子图。加载一些希腊硬币，来自庞贝的希腊硬币。使用 sobel 滤镜查找图像的高、低和边缘。对“图像”应用磁滞阈值。使用 imshow() 方法将数据显示为图像，即在二维规则光栅上。为原始图像和具有磁滞阈值的图像设置标题。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt from skimage import data, filters plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] … 阅读更多

要制作半对数图 (semilogx) 和半对数图 (semilogy)，我们可以按照以下步骤操作：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个新图形或激活现有图形。散点图和绘制 x 和 y 数据点。制作 X 轴采用对数刻度的图。制作 Y 轴采用对数刻度的图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = [10, 100, 1000, 10000, 100000] y = [2, 4, 8, 16, 32] fig = plt.figure() plt.scatter(x, y) plt.plot(x, y) ... 阅读更多