要在 Pandas 中将图例放在绘图外部，我们可以采取以下步骤 -创建一个字典 d，其中键为 Column1 和 Column2。使用 DataFrame(d) 创建一个数据框。使用样式列表绘制数据框。使用 legend() 在图形上放置图例。bbox_to_anchor 关键字提供了很大的灵活性来手动放置图例。例如，如果您希望图例位于图形的右上角而不是坐标轴的角，只需指定该角的位置及其坐标系即可。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd from ... 阅读更多

要保存最大化窗口的图像而不是默认大小，我们可以使用以下步骤 -使用 figure() 方法创建大小为 figsize=(7.50, 3.50) 的图形。使用 plot() 方法绘制线条，其中列表，color=”red”，linewidth=2。使用 savefig() 方法保存图形。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() plt.plot([1, 3, 7, 3, 1], c="red", lw=2) plt.savefig("full_image.png") plt.show()输出

要在 matplotlib 中显示多个图形，我们可以采取以下步骤 -要创建新图形或激活现有图形，请使用 figure() 方法。（创建两个图形，即 Figure1 和 Figure2）。使用相同的列表（颜色红色和绿色以及线宽 2 和 5）绘制线条。在两个图形上都设置绘图标题。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig1 = plt.figure("Figure 1") plt.plot([1, 3, 7, 3, 1], c="red", lw=2) plt.title("我是 Figure 1 的一部分") fig2 = plt.figure("Figure 2") plt.plot([1, 3, ... 阅读更多

要在 matplotlib 中自动定位文本框，我们可以采取以下步骤 -从 1 到 2 创建 xpoints 并采样 100 个样本。使用 xpoints（步骤 1）和 numpy 创建 y1points 和 y2points。使用 plot() 方法绘制 xpoints、y1points 和 y2points。要设置标签，请使用 legend() 方法。它将有助于定位文本框。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 xpoints = np.linspace(1, 2, 100) y1points = np.log(xpoints) y2points = np.exp(xpoints) plt.plot(xpoints, y1points, label="Log") plt.plot(xpoints, y2points, label="Exp") plt.legend() plt.show()输出阅读更多

定义add_axes - 向图形添加坐标轴。add_subplot - 将坐标轴作为子图排列的一部分添加到图形中。步骤使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。将坐标轴作为子图排列的一部分添加到图形中，其中 nrows=2，ncols=2。在索引 1 处添加标题“subtitle1”，在索引 2 处添加标题“subplot2”。为四个矩形创建点，并使用 add_axes() 方法向图形添加坐标轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() fig.add_subplot(221) plt.title("subplot1") fig.add_subplot(222) ... 阅读更多

要使用单选按钮更改线条的颜色，我们可以采取以下步骤 -使用 numpy 创建 x、sin 和 cos 数据点。调整子图之间和周围的图形大小和填充。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点的曲线。使用 axes() 方法向当前图形添加坐标轴并使其成为当前坐标轴。向当前坐标轴添加单选按钮。要使用单选按钮更改曲线，我们可以使用 change_curve() 方法，该方法可以传递到 on_clicked() 方法中。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy ... 阅读更多

要检测一维观测数据中的异常值，我们可以采取以下步骤 -创建 spread、center、flier_high 和 flier_low。使用上述数据（步骤 1），我们可以计算数据。使用 suplots() 方法创建图形和一组子图，即 fig1 和 ax1。设置 ax1 的标题。现在使用 boxplot() 方法和数据制作箱线图。超出须以外的数据被视为异常值，并作为单个点绘制。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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True np.random.seed(19680801) spread ... 阅读更多

要先绘制线条，后绘制点，我们可以采取以下步骤 -使用 numpy 创建 xpoints、y1points 和 y2points 以绘制线条。使用 plot() 方法绘制 x、y1 和 y2 点的曲线。使用 scatter 方法绘制散点。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 xpoints = np.linspace(1, 1.5, 10) y1points = np.log(xpoints) y2points = np.exp(xpoints) plt.plot(xpoints, y1points) plt.plot(xpoints, y2points) for i in xpoints:    plt.scatter(i, np.random.randint(10)) plt.show()输出阅读更多

我们知道 Rust 提供了一个 loop 关键字来运行无限循环。但是，在任何编程语言中运行循环的更传统方法是使用 while 循环或 for range 循环。While 循环while 循环用于执行代码块，直到某个条件评估为真。一旦条件变为假，循环就会中断，然后评估循环之后的任何内容。在 Rust 中，它几乎相同。示例考虑以下所示的示例：Live Demo fn main() {    let mut z = 1;    while z < 20 { ... 阅读更多

Rust 中的向量类似于可调整大小的数组。它们用于存储相同类型的对象，并且它们连续存储在内存中，就像切片一样，它们的大小在编译时未知，可以根据需要增长或缩小。它在 Rust 中表示为 Vec数据存储在向量中的内存分配在堆上。示例在下面的示例中，使用 Rust 提供的 Vec::new(); 函数创建了一个名为 d 的向量。fn main() {    let mut d: Vec = Vec::new();    d.push(10);    d.push(11);    println!("{:?}", d);    d.pop();    println!("{:?}", d); }我们将元素推入 ... 阅读更多