要插入统计注释，我们可以采取以下步骤：创建数字列表（x 和 y）。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制包含日期的数据，线条样式为 "-."。使用 annotate() 方法注释图中的一个点，即 x 和 y 的平均值。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, 5) y = np.linspace(-2, 2, 5) mean_x = np.mean(x) mean_y = np.mean(y) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y, linestyle='-.') ax.annotate('*', (mean_y, mean_y), xytext=(-.50, 1), arrowprops=dict(arrowstyle='-|>')) ... 阅读更多

要在从 pandas 数据框绘图时注释数据点，我们可以采取以下步骤：使用 DataFrame 创建 df，其中包含 x、y 和索引键。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制数据框的一系列数据，kind='scatter'，ax=ax，c='red' 和 marker='x'。要使用索引值注释散点图，请迭代数据框。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import string plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({'x': np.random.rand(10), 'y': np.random.rand(10)}, index=list(string.ascii_lowercase[:10])) fig, ax = plt.subplots() df.plot('x', ... 阅读更多

要填充曲线下方的颜色，我们可以采取以下步骤：步骤初始化变量 n。使用 numpy 初始化 x 和 y 数据点。创建图形和一组子图，fig 和 ax。使用 plot() 方法绘制曲线。使用 fill_between() 方法填充两条曲线之间的区域，值为 -1。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True n = 256 X = np.linspace(-np.pi, np.pi, n, endpoint=True) Y = np.sin(2 * X) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(X, Y, color='blue', alpha=1.00) ax.fill_between(X, Y, 0, color='blue', alpha=.1) plt.show()输出 阅读更多

要在 matplotlib 中从预计数数据绘制直方图，我们可以采取以下步骤：创建数字列表。使用输入数据创建一个预计数列表。使用 hist() 方法绘制具有数据、color=red 和 label=data 的直方图。使用 hist() 方法绘制另一个具有计数数据、color=default 和 label=counted_data 的直方图。要放置图例，请使用 legend() 方法。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 data = [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 10] counted_data = {1: 1, 2: 2, 3: 1, 4: 1, 5: 4, 6: 1, ... 阅读更多

让我们举个例子。我们创建一组数据点，以便它会生成一些警告。我们将创建从 -1 到 1 的数据点 x，并尝试在此范围内查找对数，这意味着在计算对数时，它会在值 0 处抛出错误。步骤创建 x 的数据点并使用 numpy 计算 log(x)。使用 plot() 方法绘制 x 和 y。使用 warnings.filterwarnings("ignore") 来抑制警告。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import warnings plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True warnings.filterwarnings("ignore") x = np.linspace(-1, 1, 10) y ... 阅读更多

要在 matplotlib 绘图的角落插入一个小图像，我们可以采取以下步骤：使用 imread() 方法将图像从文件读取到数组中。使用 subplots() 方法创建图形并添加一组子图。在当前轴上绘制一条线。创建 newax（新轴）以显示图像数组（步骤 1）。关闭为图像插入创建的新创建的轴。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 im = plt.imread('bird.jpg') # 插入图像的本地路径。 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(range(10)) newax = ... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制仅带边框的矩形，我们可以采取以下步骤：创建图形和一组子图。获取当前轴，如有必要则创建一个。向步骤 2 中返回的当前轴添加一个补丁，即矩形。将 facecolor 属性设置为“none”。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt, patches plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True figure, _ = plt.subplots() ax = plt.gca() ax.add_patch(patches.Rectangle((.25, .25), .50, .50, edgecolor='orange', facecolor='none', linewidth=2)) plt.show()输出

要在 matplotlib 中更改颜色条中刻度的颜色，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建一个 4×4 维的随机二维数组。使用 imshow() 方法将数据显示为图像。使用 imshow() 的标量映射实例创建使用 colorbar() 方法的颜色条。使用 getp() 方法返回对象属性的值或打印所有属性。设置艺术家对象的属性。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 data = np.random.rand(4, 4) im = plt.imshow(data, cmap="twilight_shifted_r") cbar = plt.colorbar(im) ... 阅读更多

要在 Python 中显示轴子图，我们可以使用 show() 方法。当创建多个图形时，可以使用 show() 方法显示这些图像。步骤使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.arange(10) y = np.exp(x) plt.plot(x, y) plt.show()输出

要在matplotlib中设置圆形的边缘颜色和填充样式，可以按照以下步骤操作：使用`figure()`方法创建一个新图形或激活现有图形。向当前坐标轴添加子图，使用`add_subplot()`方法。使用`Circle()`类创建一个圆形实例，设置其`edgecolor`（边缘颜色）、`hatch`（填充样式）和`linewidth`（边缘线宽）。在绘图上添加圆形路径。要将文本放置在圆圈内，请使用`text()`方法。使用`xlim()`和`ylim()`方法缩放X轴和Y轴。要显示图形，请使用`show()`方法。示例：`import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt, patches plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) circle = matplotlib.patches.Circle((0, 0), radius=1, edgecolor="orange", ... 阅读更多