要调整透明度，即 Seaborn pairplot 中的 alpha，我们可以更改 alpha 的值。步骤使用 Pandas 创建一个包含两个键 col1 和 col2 的数据框。初始化透明度变量 alpha。使用 pairplot() 方法绘制数据集中成对的关系。使用 df（来自步骤 1），kind="scatter"，并在参数中设置绘图大小、edgecolor、facecolor、linewidth 和 alpha 值。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({"col1": [1, 3, 5, 7, 1], "col2": [1, 5, 7, 9, 1]}) alpha = 0.75 ... 阅读更多

要从 matplotlib 图形中检索 XY 数据，我们可以使用 get_xdata() 和 get_ydata() 方法。步骤使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 xlim() 和 ylim() 方法限制 X 和 Y 轴范围。使用 plot() 方法绘制 xs 和 ys 数据点，其中 marker=diamond，color=red，markersize=10，将返回的元组存储在一条线中。对该线使用 get_xdata() 和 get_ydata() 方法获取 xy 数据。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 xs = np.random.rand(10) ys = np.random.rand(10) plt.xlim(0, 1) plt.ylim(0, 1) line, = plt.plot(xs, ys, marker='d', c='red', markersize=10) xdata = line.get_xdata() ydata = ... 阅读更多

要让我的 matplotlib 绘图超出坐标轴，我们可以在 plot() 方法的参数中关闭标志 clip_on。步骤使用 numpy 创建 xs 和 ys 数据点。使用 xlim() 和 ylim() 方法限制绘图中的 X 和 Y 轴范围，以使线条超出此限制。使用 plot() 方法绘制 xs 和 ys 数据点，其中 marker 为菱形，颜色为橙色，clip_on=False（超出绘图）。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 xs = np.arange(10) ys ... 阅读更多

要避免 matplotlib 饼图中标签和 autopct 重叠，我们可以遵循将标签作为图例，使用 legend() 方法。步骤初始化变量 n=20 以获取饼图中的部分数量。使用 numpy 创建切片和活动。使用十六进制字母在 20 的范围内创建随机颜色。使用 pie() 方法绘制饼图，其中切片、颜色和切片数据点作为标签。创建标签列表（使用 autopct 重叠的那些）。使用 legend() 方法避免标签和 autopct 重叠。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import random import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = ... 阅读更多

要修复 matplotlib 中散点图的颜色，我们可以采取以下步骤-使用 numpy 创建 xs 和 ys 随机数据点。创建一组与 ys 长度相等的十六进制字母颜色。使用 scatter() 方法绘制列表 xs 和 ys，以及颜色列表。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import random import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True xs = np.random.rand(100) ys = np.random.rand(100) colors = ["#" + ''.join([random.choice('0123456789ABCDEF') for j in range(6)]) for i in range(len(xs))] plt.scatter(xs, ys, c=colors) plt.show()输出阅读更多

要在 Seaborn 中将两个 countplot 图形并排绘制，我们可以采取以下步骤-要创建两个图形，我们可以使用 nrows=1、ncols=2 以及图形大小 (7, 7)。使用 Pandas 创建一个包含键 col1 和 col2 的数据框。使用 countplot() 使用条形显示每个分类箱中观测值的计数。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 pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True f, axes = plt.subplots(1, 2) df = pd.DataFrame(dict(col1=np.linspace(1, 10, 5), col2=np.linspace(1, ... 阅读更多

要在 matplotlib 中基于像素值设置透明度，请获取数据小于某些值时的掩码数据。较小的值会导致两个图像之间完全重叠。步骤使用 numpy 创建 data1 和 data2。使用 numpy 的 masked_where() 方法获取掩码数据。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图（fig 和 ax）。使用 imshow() 方法以图像形式（即在 2D 正则光栅上）显示数据（data1 和掩码数据），并使用不同的颜色映射 jet 和 gray。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data1 = np.random.rand(50, 50) data2 = ... 阅读更多

要更改 matplotlib 中坐标轴对象的刻度字体大小，我们可以采取以下步骤-使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图（fig 和 ax）。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点，其中 color=red 和 linewidth=5。使用 x 数据点设置 xticks。使用 get_major_ticks() 方法获取主刻度列表。迭代主刻度（来自步骤 5），并设置字体大小并将它们旋转 45 度。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 ... 阅读更多

要在 matplotlib 的轴上显示小数位数和科学计数法，我们可以使用标量格式化程序覆盖 _set_format() 方法。步骤使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y。使用 gca() 方法获取当前轴。将格式化刻度值实例化为一个数字类，即 ScalarFormatter。使用 set_powerlimits((0, 0)) 方法设置科学计数法的尺寸阈值。使用 set_major_formatter() 方法设置主刻度线的格式化程序。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib.ticker import ScalarFormatter from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True class ScalarFormatterClass(ScalarFormatter):    def _set_format(self):       ... 阅读更多

使用 Matplotlib 在 Python 中绘制向量，我们可以采取以下步骤 - 创建一个 2×3 维度的矩阵。创建一个原点，向量可以从此处开始。使用 quiver() 方法以及原点、数据、颜色和 scale=15 绘制一个 3D 箭头场。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 data = np.array([[2, 1], [-1, 2], [4, -1]]) origin = np.array([[0, 0, 0], [0, 0, 0]]) plt.quiver(*origin, data[:, 0], data[:, 1], color=['black', 'red', 'green'], scale=15) plt.show()输出