要在 matplotlib 中绘制对数归一化的 imshow() 图，并使用颜色条表示原始数据，我们可以采取以下步骤：创建使用 numpy 的二维数组。使用 imshow() 方法将数据显示为图像，即在二维规则光栅上显示。使用 imshow() 方法为 ScalarMappable 实例 *mappable* 创建颜色条。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, cm from matplotlib import colors plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.rand(4, 4) im = plt.imshow(data, cmap=cm.rainbow, norm=colors.LogNorm()) plt.colorbar(im) plt.show() 输出 阅读更多

要在 Python 中绘制圆形（极坐标）直方图，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 theta、radii 和 width 的数据点。向当前图形添加子图，其中 projection='polar'，nrows=1，ncols=1，index=1。使用 bar() 方法，使用 theta、radii 和 width 数据点制作条形图。在将 radii 和 bars 压缩在一起后迭代它们，并设置条形的 face color 和 alpha 值。alpha 值越小，透明度越高。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 = 20 theta = ... 阅读更多

要在另一个 Python 图表中添加不同的图表（作为内嵌），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，即 fig 和 ax。要创建新的轴，请将轴添加到现有图形（步骤 2）。在轴（步骤 2）上绘制 x 和 y。在新轴（步骤 3）上绘制 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 x = np.linspace(-1, 1, 100) y = np.sin(x) fig, ax = plt.subplots() left, bottom, width, height = [.30, 0.6, ... 阅读更多

要更改 Pandas hist 命令中绘图的顺序，我们可以采取以下步骤：使用 Pandas 创建数据框。使用数据框绘制直方图。按不同顺序绘制数据框。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 1, 1, 3], 'b': [1, 1, 2, 1, 3], 'c': [2, 2, 2, 1, 3], }) df.hist() df[['c']].hist() df[['a']].hist() df[['b']].hist() plt.show() 输出

要在绘图之外放置文本，我们可以通过更改 text_pos_x 和 text_pos_y 的值来更改文本位置步骤创建 x 和 y 的数据点。初始化 x 和 y 的文本位置。要绘制 x 和 y，请使用 plot() 方法，其中 color='red'。使用 text() 方法向图形添加文本。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, 5, 100) y = np.exp(x) text_pos_x = 0.60 text_pos_y = 0.50 plt.plot(x, y, c='red') plt.text(text_pos_x, text_pos_y, "$\mathit{y}=e^{x}$", fontsize=14, transform=plt.gcf().transFigure, color='green') plt.show() 输出 阅读更多

要为条形图制作分组标签，我们可以采取以下步骤：使用不同的数据元素创建 labels、men_means 和 women_means 列表。使用 numpy.arrange() 方法返回给定区间内的均匀间隔值。设置 width 变量，即 width=0.35。使用 subplots() 方法创建 fig 和 ax 变量，其中默认 nrows 和 ncols 为 1。条形图位于 *x* 位置，具有给定的 *align*ment。它们的尺寸由 *height* 和 *width* 给出。垂直基线为 *bottom*（默认为 0），因此使用 plt.bar() 方法创建 rect1 和 rect2。使用 plt.ylabel() 方法设置 Y 轴标签。使用 set_title() 方法设置轴的标题。获取或设置当前刻度位置和 ... 阅读更多

要在 matplotlib 中旋转 xticklabels 以使两个 xticklabels 之间的间距相等，我们可以采取以下步骤：创建从 1 到 4 的数字列表。使用 subplot()，向当前图形添加子图。在当前子图上添加 xticks 和 yticks（使用步骤 1）。通过传递列表来设置 xtick 标签，并使标签旋转（= 45）。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 x = [1, 2, 3, 4] ax1 = plt.subplot() ax1.set_xticks(x) ax1.set_yticks(x) ax1.set_xticklabels(["one", "two", "three", "four"], rotation=45) plt.show() 输出 阅读更多

要绘制二维数组的颜色图，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建数据（即二维数组）。对于颜色图，使用 imshow() 方法，输入数据（步骤 1），颜色图为“PuBuGn”。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, cmap='PuBuGn') plt.show() 输出

要调整 matplotlib imshow() 中的网格线和刻度，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建数据，一个二维数组。使用 imshow() 方法将数据显示为图像。使用 set_xticks 和 set_yticks 方法设置 xticks 和 yticks。要设置 xticklabels 和 yticklabels，请使用 set_xticklabels 和 set_yticklabels 方法。使用当前线条样式布置网格。使用 grid() 方法提供 x 和 y 位置列表。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(9, 9) plt.imshow(data, interpolation="nearest") ax = plt.gca() ax.set_xticks(np.arange(-.5, 9, 1)) ax.set_yticks(np.arange(-.5, 9, 1)) ... 阅读更多

要使用颜色图绘制彩色线条，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 数据点。计算 n finds，需要绘制的颜色线条数量。在一个范围 (n) 内迭代并绘制线条。限制 x 刻度范围。使用 show() 方法显示图形。示例 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 64) y = np.exp(x) plt.plot(x, y) n = 20 colors = plt.cm.rainbow(np.linspace(0, 1, n)) for i in range(n): plt.plot(x, i * y, color=colors[i]) plt.xlim(4, ... 阅读更多