要移除条形之间的间隙，我们可以在 bar() 方法的参数中将 align 值更改为 center。步骤创建一个名为 data 的字典，其中有两个键，milk 和 water。获取字典中的键和值的列表。使用 subplots() 方法，创建一个图形并添加一组两个子图。在 axis 2 上，使用 bar 方法绘制无间隙的条形。将 width 属性设置为 1.0。使用 set_title() 方法设置标题。使用 tight_layout() 来调整子图之间和周围的填充。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = {'milk': 12, 'water': ... 阅读更多

要在 matplotlib 极坐标图上设置 theta=0，我们可以采取以下步骤 -在 0 到 100 的范围内创建随机 theta；将它们转换为弧度。使用 set_theta_zero_location() 方法，我们可以将 theta 的位置设置为 0。使用 plot() 方法绘制 theta_in_rad 和 data_r。使用 title() 方法设置图表的标题。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True theta_in_rad = [float(i) * np.pi / 180.0 for i in range(0, 100, 10)] data_r = random.sample(range(70, 90), 10) ax = plt.subplot(111, polar=True) ax.set_theta_zero_location("W") ax.plot(theta_in_rad, data_r, color='r', linewidth=3) ax.set_title("Example", ... 阅读更多

plt.figure() - 创建一个新图形或激活一个现有图形。plt.figure().close() - 关闭图形窗口。close() 本身会关闭当前图形close(h)，其中 h 是一个 Figure 实例，会关闭该图形close(num) 关闭图形编号 numclose(name)，其中 name 是一个字符串，会关闭具有该标签的图形close('all') 关闭所有图形窗口plt.figure().clear() - 它与 clf 相同。plt.cla() - 清除当前轴。plt.clf() - 清除当前图形。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(-1, 1, 10) y = np.linspace(1, 2, 10) plt.plot(x, y, c='red') plt.title("First Plot") plt.show() ... 阅读更多

要在 Python plt.title() 中添加变量，我们可以采取以下步骤 -使用 numpy 和 num（是一个变量）创建 x 和 y 的数据点来计算 y 并将其设置为标题。使用 plot() 方法以红色绘制 x 和 y 数据点。使用变量 num 设置曲线的标题。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(-1, 1, 10) num = 2 y = num ** x plt.plot(x, y, c='red') plt.title(f"y=%d$^x$" % num) plt.show()输出阅读更多

要在 matplotlib 中使用图例绘制来自多个两列文本文件的数据，我们可以采取以下步骤 -从 pylab 中导入 genfromtxt。它有几个选项可以读取来自文本文件的数据并绘制数据。使用 genfromtxt 读取两个文本文件，test.txt 和 test1.txt（具有两列数据），并将数据存储在两个变量 firstfiledata 和 secondfiledata 中。使用 plot() 方法绘制数据。标签将显示为图例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt; from pylab import genfromtxt; plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True firstfiledata = genfromtxt("test.txt"); secondfiledata = genfromtxt("test1.txt"); plt.plot(firstfiledata[:, 0], firstfiledata[:, 1], label="test.txt ... 阅读更多

要隐藏调用 plot() 方法时实例的 matplotlib 描述，我们可以采取以下步骤 -打开 Ipython 实例。import numpy as npfrom matplotlib, import pyplot as plt创建 x 的点，即 np.linspace(1, 10, 1000)现在，使用 plot() 方法绘制线条。要隐藏实例，请使用 plt.plot(x); 即（带分号）或者，使用 _ = plt.plot(x)示例In [1]: import numpy as np In [2]: from matplotlib import pyplot as plt In [3]: x = np.linspace(1, 10, 1000) In [4]: plt.plot(x) Out[4]: [] In [5]: plt.plot(x); In [6]: _ = plt.plot(x) In [7]:输出Out[4]: []

要使用 Seaborn 绘制 Pandas DataFrame 的多列，我们可以采取以下步骤 -使用 Pandas 创建一个数据框。使用 Seaborn 的 barplot() 方法绘制条形图。将 xticks 标签旋转 45 度角。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas import matplotlib.pylab as plt import seaborn as sns import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pandas.DataFrame({"X-Axis": [np.random.randint(10) for i in range(10)], "YAxis": [i for i in range(10)]}) bar_plot = sns.barplot(x='X-Axis', y='Y-Axis', data=df) plt.xticks(rotation=45) plt.show()输出

要在 matplotlib 的条形图中设置不同的误差线颜色，我们可以采取以下步骤 -使用 subplots() 方法创建一个图形并添加一组子图。使用数据范围 4、高度 2 创建一个条形图。yerr 表示条形顶部的垂直误差线。这些值是相对于数据的尺寸。要传递给 errorbar 方法的 kwargs 字典。此处定义的 ecolor 或 capsize 的值优先于独立的 kwargs。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() ax.bar(range(4), [2] * 4, yerr=range(1, 5),   ... 阅读更多

要使用绝对值而不是偏移值显示 Y 轴范围，我们可以采取以下步骤 -在 100 到 1000 的范围内创建 x_data 和 y_data 数据点。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制 x_data 和 y_data。如果未设置参数，则使用 ticklabel_format() 方法和 useOffset=False 使格式化程序的相应属性保持不变。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x_date = range(100, 1000, 100) y_data = range(100, 1000, 100) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x_date, y_data) ax.ticklabel_format(useOffset=False) plt.show()输出阅读更多

要在 matplotlib 中绘制两个图之间的线，我们可以采取以下步骤 -创建一个新图形或激活一个现有图形。将两个轴（ax1 和 ax2）作为子图排列的一部分添加到图形中。使用 numpy 创建随机数据 x 和 y。在两个轴（ax1 和 ax2）上绘制 x 和 y 数据点，颜色为红色，标记为菱形。初始化两个变量 i 和 j 以获取子图上的不同数据点。为位置创建 xy 和 mn 元组以在子图上添加补丁。添加一个连接两点（可能在不同轴上）的补丁，con1 和 con2。为 con1 添加艺术家 ... 阅读更多