要在 Python 中脚本运行时操作图形，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 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。获取当前坐标轴 ax 并显示当前图形。在最终绘图之前，使用 plt.pause() 方法操作脚本。使用 plot() 方法绘制线条。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = fig.gca() fig.show() for i in range(20):   ... 阅读更多

要使用 Pandas 和 Matplotlib 绘制日期的核密度图，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 Pandas 数据框。格式化 Pandas 日期列。按名称绘制 Pandas 日期作为核密度估计类。使用 set_xticklabels() 方法设置 x 轴刻度标签。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True dates = pd.date_range('2010-01-01', periods=31, freq='D') df = pd.DataFrame(np.random.choice(dates, 100), columns=['dates']) df['ordinal'] = [x.toordinal() for x in df.dates] ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中获取坐标轴上单个单位的长度，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 x 和 y 数据点。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。将 '~.axes.Axes' 添加到图形作为子图排列的一部分。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。要获取单个单位长度，请使用 transData 变换。打印水平和垂直长度。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] ... 阅读更多

要使用 Python 的 Matplotlib 重新绘制图像，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。创建新图形或激活现有图形。使用 gca() 方法获取当前坐标轴。显示当前图形。在 20 的范围内迭代并重新绘制图形。使用 plot() 方法绘制随机数据点。在图形上重新绘制并暂停一会儿。关闭图形窗口。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = fig.gca() fig.show() for i in range(20): ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中为圆形/面片的交集着色，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 a 和 b 点。从两个点 a 和 b 获取左右和中间区域。使用 gca() 方法获取当前坐标轴。添加具有不同颜色和部分的面片。设置 X 和 Y 坐标轴比例。设置纵横比相等。关闭坐标轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import shapely.geometry as sg import matplotlib.pyplot as plt import descartes plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True a = sg.Point(-.5, 0).buffer(1.) b = sg.Point(0.5, ... 阅读更多

要更改 Pandas 数据框图的 DPI，我们可以使用 rcParams 设置每英寸点数。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。在 .rcParams["figure.dpi"] = 120 中设置 DPI 值。创建一个 Pandas 数据框来绘制图形。绘制数据框。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True plt.rcParams["figure.dpi"] = 120 data = pd.DataFrame({"column1": [4, 6, 7, 1, 8]}) data.plot() plt.show()输出

要在 Seaborn 热力图中围绕图块创建框架，我们可以在 heatmap() 方法中使用 linewidths 和 linecolor 值。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个具有 5 列的 Pandas 数据框。使用 heatmap() 方法将矩形数据绘制为颜色编码矩阵。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(np.random.random((5, 5)), columns=["col1", "col2", "col3", "col4", "col5"]) sns.heatmap(df, linewidths=4, linecolor='green') plt.show()输出阅读更多

要创建一个从绿色到红色的 Python 热力图，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。为不同的颜色创建一个字典。使用 LinearSegmentedColormap 从线性映射段创建颜色映射。创建一个图形和一组子图。创建具有 5×5 维度的随机数据。使用非规则矩形网格创建伪彩色图。为 ScalarMappable 实例 *mappable* 创建颜色条。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors as colors import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True cdict = {'red': ... 阅读更多

要获取 Matplotlib 图表中的所有条形，我们可以使用 bar() 方法并返回条形。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。使用 subplots() 方法创建 x 和 y 数据点。制作条形图并将其存储在 bars 变量中。设置特定一组条形的 facecolor。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, ax = plt.subplots() x = np.arange(7) y = np.random.rand(7) bars = ax.bar(x, ... 阅读更多

要从 Matplotlib 图形中删除框架而不删除坐标轴刻度标签，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 y 数据点列表。使用 plot() 方法绘制 y 数据点。要删除左右顶部和底部脊柱，我们可以使用 set_visible() 方法。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 y = [0, 2, 1, 5, 1, 2, 0] plt.plot(y, color='red', lw=7) for pos in ['right', 'top', 'bottom', 'left']:    plt.gca().spines[pos].set_visible(False) plt.show()输出阅读更多