当图表保存为 .eps/.ps 时，图表的透明度会丢失。为了进行比较，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x_data 和 y_data。使用 plot() 方法绘制 x_data 和 y_data（步骤 1），并使用较小的 alpha 值使其更透明。使用 grid() 方法证明线条的透明度。将创建的图表保存为 .eps 格式。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 x_data = np.linspace(1, 10, 100) y_data = np.sin(x_data) plt.plot(x_data, y_data, c='green', marker='o', alpha=.35, ms=10, lw=1) plt.grid() plt.savefig("lost_transparency_img.eps") plt.show()输出PostScript 后端... 阅读更多

要在 Matplotlib 中绘制渐变色线条，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x、y 和 c 数据点。使用 scatter() 方法并使用 c 和 marker='_' 在坐标轴上创建散点（紧密排列以获得线条）。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 x = np.linspace(-1, 1, 1000) y = np.exp(x) c = np.tan(x) plt.scatter(x, y, c=c, marker='_') plt.show()输出

要在 Python 中添加上标，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 a 和 f 的点。使用 plot() 方法绘制 f = ma 曲线，并将其标签设置为 f=ma。使用上标为图表添加标题，即 kgms-2。使用上标为图表添加 x 轴标签，即 ms-2。使用上标为图表添加 y 轴标签，即 kg。要放置图例，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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True a = np.linspace(1, 10, 100) m = 20 f = m*a plt.plot(a, f, c="red", lw=5, label="f=ma") plt.title("力 $\mathregular{kgms^{-2}}$") plt.xlabel("加速度 $\mathregular{ms^{-2}}$") plt.ylabel("加速度 $\mathregular{kg}$") ... 阅读更多

要在子图中添加图例，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x、y1、y2 和 y3 的点。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图，考虑 3 个子图。在所有子图（3 个）上绘制曲线，并使用不同的标签和颜色。为每个曲线或子图添加标签以放置图例。要激活每条曲线的标签，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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(-2, 2, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) y3 ... 阅读更多

要绘制交互式 Matplotlib 的 imshow 窗口，我们可以采取以下步骤：使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。使用 numpy 创建一个数组来绘制图像。使用 imshow() 方法显示图像。要创建滑块轴，请创建一个轴和一个滑块，并使用 facecolor=yellow。要更改滑块时更新图像，我们可以编写一个用户定义的方法，即 update()。使用 draw_idle() 方法，在控制权返回到 GUI 事件循环后请求小部件重绘。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.widgets import Slider ... 阅读更多

要通过曲线区分反锯齿，我们可以采取以下步骤：使用 subplot() 方法向当前图形添加一个子图，其中 nrows=1、ncols=2 和 index=1。使用 plot() 方法绘制曲线，其中 antialiased 标志为 false，颜色为红色。使用 legend() 方法将图例放置在左上角。使用 subplot() 方法向当前图形添加一个子图，其中 nrows=1、ncols=2 和 index=2。使用 plot() 方法绘制曲线，其中 antialiased 标志为 true，颜色为绿色。使用 legend() 方法将图例放置在右上角。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt ... 阅读更多

要将图例作为单独的图片获取，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x 和 y 点。使用 figure() 方法创建一个新图形，或激活一个现有的图形以用于线条图和图例图。使用 add_subplot() 方法在 nrow=1、ncols=1 和 index=1 处将“~.axes.Axes”添加到图形作为子图排列的一部分。使用 x、y 和 y1 点创建 line1 和 line2。为 line1 和 line2 放置图例，设置有序标签，放在中心位置。使用 savefig() 方法仅保存包含图例的图形。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt x = np.linspace(1, 100, ... 阅读更多

要在 Python 中绘制对数 Y 轴区间，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x 和 y 点。使用 yscale() 方法设置 Y 轴刻度。使用 plot() 方法并使用 linestyle="dashdot" 和 label="y=log(x)" 绘制 x 和 y 点。要激活线条的标签，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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(1, 100, 1000) y = np.log(x) plt.yscale('log') plt.plot(x, y, c="red", lw=3, linestyle="dashdot", label="y=log(x)") plt.legend() plt.show()输出阅读更多

要隐藏坐标轴（X 和 Y）和网格线，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x 和 y 点。使用 plot() 方法以及 linestyle 和 labels 绘制水平线（y=0）表示 X 轴。使用 plot() 方法以及 linestyle 和 labels 绘制 x 和 y 点。要隐藏网格，使用 plt.grid(False)。要隐藏坐标轴，使用 plt.axis('off')。要激活标签的图例，使用 legend() 方法。要显示图形，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 x = np.linspace(-10, 10, 50) y = np.sin(x) plt.axhline(y=0, c="green", linestyle="dashdot", label="y=0") plt.plot(x, y, c="red", lw=5, linestyle="dashdot", label="y=sin(x)") plt.grid(False) plt.axis('off') ... 阅读更多

要绘制 matplotlib 等值线图，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x、y 和 h 的数据点。使用 countourf() 方法创建一个彩色的 3D（类似）图。使用 set_over() 方法，当 "norm.clip = False" 时，设置超出范围的高值的颜色。使用 set_under() 方法，当 "norm.clip = False" 时，设置超出范围的低值的颜色。使用 changed() 方法，每当可映射对象发生更改时调用此方法，以通知所有回调 SM 监听器“changed”信号。使用 show() 方法显示图形。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 x = ... 阅读更多