要更改表格的比例，我们可以使用 scale() 方法。步骤 - 创建一个图形和一组子图，nrows=1 且 ncols=1。使用 numpy 创建随机数据。创建列值。使轴紧密并关闭。初始化一个变量 fontsize 以更改字体大小。要设置表格的字体大小并缩放表格，我们可以使用 1.5 和 1.5。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, axs = plt.subplots(1, 1) data = np.random.random((10, 3)) columns = ("Column I", "Column II", "Column III") axs.axis('tight') ... 阅读更多

为了减少 matplotlib 中 x 和 y 刻度标签之间重叠的可能性，我们可以采取以下步骤 - 使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。在索引 1（nrows=1 和 ncols=2）处向当前图形添加一个子图。将 x 和 y 边距设置为 0。绘制 x 和 y 数据点，并向此子图添加标题，即“重叠”。在索引 2（nrows=1 和 ncols=2）处向当前图形添加一个子图。将 x 和 y 边距设置为 0。绘制 x 和 y 数据点，并向此子图添加标题，即“不重叠”。 MaxNLocator 和 prune ="lower" 的目的是删除最小的刻度。要显示图形，... 阅读更多

要设置图例中部分标签的样式，我们可以采取以下步骤 - 使用 numpy 创建 x 数据点。使用 np.sin(x) 绘制正弦曲线，并添加文本标签。使用 np.cos(x) 绘制余弦曲线，并添加文本标签。要将图例放置在绘图上，请使用 legend() 方法。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) plt.plot(x, np.sin(x), label="This is $\it{a\ sine\ curve}$") plt.plot(x, np.cos(x), label="This is $\bf{a\ cosine\ curve}$") plt.legend(loc='lower right') plt.show()输出阅读更多

要在 matplotlib 中绘制黑白二值图，我们可以使用 subplot() 方法创建并向当前图形添加两个子图，其中 nrows=1 和 ncols=2。要将数据显示为二值图，我们可以在 imshow() 方法中使用 greys 色图。步骤创建使用 numpy 的数据添加两个子图，nrows=1 和 ncols=2。考虑索引 1。要显示彩色图像，请使用 imshow() 方法。向彩色图添加标题。在索引 2 处添加第二个子图。要显示二值图，请使用带 Greys 色图的 show() 方法。要调整子图之间和周围的填充，请使用 tight_layout() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from ... 阅读更多

要在 matplotlib 中为等值线图创建图例，我们可以采取以下步骤 - 创建 x、y 和 z 数据点以绘制等值线函数。要创建 3D 填充等值线图，我们可以使用 contourf() 方法，使用 x、y、z 和不同的级别。使用返回的等值线签名集合创建一个矩形列表，并设置 face color现在，使用代理（步骤 3）和不同的标签在绘图中放置图例。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, y = np.meshgrid(np.arange(10), np.arange(10)) ... 阅读更多

要在 matplotlib 中更改图例中字体的颜色，我们可以采取以下步骤 - 使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y，其中线的颜色为红色，标签为“y=exp(x)”。要放置图例，请使用 legend() 方法，其中包含图例的位置，并将返回值存储以设置文本的颜色。要设置文本的颜色，请使用 set_color() 方法，使用绿色。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 = ... 阅读更多

要绘制标记大小递增的散点图，我们可以采取以下步骤 - 步骤创建 x 和 y 数据点要获得标记大小递增，创建一个数字列表。使用 scatter 方法绘制散点图。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 = [0, 2, 4, 6, 8, 10] y = [0] * len(x) s = [10 * 4 ** n for n in range(len(x))] plt.scatter(x, y, s=s, c='red') plt.show()输出

要只绘制表格，我们可以采取以下步骤 - 使用 subplots 创建 fig 和 axs。创建一个图形和一组子图。创建 10 行 3 列的随机数据。为列名创建一个元组。axis('tight') - 设置限制，使其刚好足以显示所有数据，然后禁用进一步的自动缩放。axis('off') - 关闭轴线和标签。与 ''False'' 相同。要向轴添加表格，请使用 table() 实例，其中包含列文本、列标签、列和 location=center。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"] ... 阅读更多

要向分布图添加垂直线，我们可以采取以下步骤 - 创建一个数字列表。使用 sns.displot() 创建一个轴。获取轴 ax 的 x 和 y 数据。在绘图上绘制一条垂直线。删除索引为 0 的线。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import seaborn as sns, numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = [5, 6, 7, 2, 3, 4, 1, 8, 2] ax = sns.distplot(x, kde=True) x = ax.lines[0].get_xdata() y = ax.lines[0].get_ydata() plt.axvline(x[np.argmax(y)], color='red') ax.lines[0].remove() plt.show()输出阅读更多

要获取图形的轴列表，我们将首先创建一个图形，然后使用 get_axes() 方法获取轴并设置这些轴的标签。使用 numpy 创建 xs 和 ys，使用 figure() 方法创建 fig。创建一个新图形，或激活现有图形。使用 add_subplot() 方法。将“~.axes.Axes”作为子图排列的一部分添加到图形中，其中 nrows=1、ncols=1 和 index=1.. 获取 fig 的轴，并设置 xlabel 和 ylabel。使用红色绘制 x 和 y 数据点。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib ... 阅读更多