要在 pyplot 的特定区域设置背景颜色，我们可以采取以下步骤：使用 subplots() 方法创建图形和一组子图，其中 nrows=1。使用 rectangle，我们可以创建一个矩形，通过锚点及其宽度和高度定义。其中，edgecolor=orange，linewidth=7，facecolor=green。要在轴上绘制图表，我们可以使用 plot() 方法创建线条，其中线条颜色为红色。要为图表的特定部分着色，请使用 add_patch() 方法在图表上添加矩形补丁。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt, patches plt.rcParams["figure.figsize"] = ... 阅读更多

要在 matplotlib 中将 x 轴标签设置在 X 轴的末端，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x 的数据点。使用 subplot() 方法向当前图形添加子图。使用 plot() 方法绘制 x 和 log(x)。使用 set_label() 方法设置 X 轴上的标签，fontsize=16，loc=left，color=red。要将 x 轴标签设置在 X 轴的末端，请使用坐标 x 和 y。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, 2, 5) ax = plt.subplot() ax.plot(x, np.log(x)) ax.set_xticks(x) label = ax.set_xlabel('X ->', fontsize=16, loc="left", c="red") ax.xaxis.set_label_coords(1.0, -0.025) plt.show()输出阅读更多

要在图形中间绘制轴，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x 和 sqr 数据点。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。将轴作为子图排列的一部分添加到图形中。设置左脊柱和底脊柱的位置。设置右脊柱和顶部脊柱的颜色。使用 plot() 方法绘制 x 和 sqr，标签为 y=x2，颜色为红色。使用 legend() 方法放置图例。将位置设置为右上角。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 ... 阅读更多

要创建带有日期和时间的轴标签的图形，我们可以采取以下步骤：创建图形并添加一组子图。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。为 X 轴设置日期格式化程序。使用 plot() 方法绘制 x 和 y。设置 X 轴的刻度。设置 X 轴的日期时间刻度标签，并进行一些旋转。使用 plt.tight_layout() 方法使绘图紧凑。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt, dates import datetime import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() x = np.array([datetime.datetime(2021, 1, 1, i, 0) for i ... 阅读更多

要在 pyplot 中在给定 Y 值处绘制一维数据，我们可以采取以下步骤：初始化 y 值。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。zeros_like 用于返回一个与给定数组形状和类型相同的零数组，并为 y 数据点添加 y 值。使用 linestyle=dotted，color=red 和 linewidth=5 绘制 x 和 y。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 y_value = 1 x = np.arange(10) y = np.zeros_like(x) + y_value plt.plot(x, y, ls='dotted', c='red', lw=5) plt.show()输出阅读更多

要在 Python 中指定 Y 轴上的值，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。要指定轴的值，请创建一个字符列表。使用 xticks 和 yticks 方法分别使用 x 和 y 刻度数据点来指定轴上的刻度。使用 plot() 方法使用 x 和 y 绘制线条，颜色为红色。使 x 和 y 边距为 0。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.array([0, 2, 4, 6]) y = np.array([1, 3, 5, 7]) ticks = ... 阅读更多

要在绘图中插入度符号，我们可以使用 LaTeX 表示法。步骤使用 numpy 创建 pV、nR 和 T 的数据点。使用 plot() 方法绘制 pV 和 T。使用 xlabel() 方法设置 pV 的 x 轴标签。使用 ylabel() 方法设置温度标签和度符号。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 pV = np.array([3, 5, 1, 7, 10, 9, 4, 2]) nR = np.array([31, 15, 11, 51, 12, 71, 41, 13]) T = np.divide(pV, nR) plt.plot(pV, T, c="red") plt.xlabel("Pressure x Volume") plt.ylabel("Temperature ($^\circ$C)") plt.show()输出阅读更多

要在 matplotlib imshow() 中使用 extent，我们可以使用 extent [left, right, bottom, top]。步骤使用 numpy 创建随机数据。将数据显示为图像，即在具有数据和 extent [-1, 1, -1, 1] 参数的二维规则光栅上。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) plt.imshow(data, extent=[-1, 1, -1, 1]) plt.show()输出

要在使用 Pandas 和 secondary_y 绘图时去除网格线，我们可以采取以下步骤：使用 DataFrame 和键 column1 和 column2 创建数据帧。使用数据帧数据来绘制数据帧。要去除网格线，请使用 grid=False。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = pd.DataFrame({"column1": [4, 6, 7, 1, 8], "column2": [1, 5, 7, 8, 1]}) data.plot(secondary_y=[5], grid=False) plt.show()输出

要保存带有图例的外部绘图的文件，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x 数据点。使用 plot() 方法绘制 y=sin(x) 曲线，颜色为红色，标记为“v”，标签为 y=sin(x)。使用 plot() 方法绘制 y=cos(x) 曲线，颜色为绿色，标记为“x”，标签为 y=cos(x)。要将图例放置在绘图外部，请使用 bbox_to_anchor(.45, 1.15) 和 location="upper center"。要保存图形，请使用 savefig() 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(-2, 2, 100) plt.plot(x, np.sin(x), c="red", marker="v", label="y=sin(x)") plt.plot(x, np.cos(x), c="green", marker="x", label="y=cos(x)") plt.legend(bbox_to_anchor=(.45, 1.15), loc="upper center") plt.savefig("legend_outside.png")输出当我们执行此代码时，它将 ... 阅读更多