使用 plt.grid(axis="x") 方法，我们可以绘制垂直网格线。步骤：创建一个数字列表。使用 plt.xlabel() 方法设置 X 轴标签。使用 plt.ylabel() 方法设置 Y 轴标签。使用 plt.grid() 方法切换网格线，并可选择设置线的属性。要显示图形，请使用 plt.show() 方法，其中参数 axis 可以是“x”、“y”或“both”。示例：from matplotlib import pyplot as plt plt.plot([0, 5], [0, 5]) plt.ylabel("Y-轴") plt.xlabel("X-轴") plt.grid(axis="x") plt.show()输出

我们可以使用分辨率值（即每英寸点数）和图像格式在 Matplotlib 中绘制高分辨率图形。步骤：创建一个字典，其中“列 1”和“列 2”作为键，值分别为 i 和 i*i，其中 i 从 0 到 10。使用 pd.DataFrame(d) 创建一个数据框；d 在步骤 1 中创建。使用“o”和“rx”样式绘制数据框。要将文件保存为 pdf 格式，请使用 savefig() 方法，其中图像名称为 myImagePDF.pdf，format="pdf"。我们可以设置 dpi 值以获得高质量的图像。使用 saving() 方法，我们可以将图像保存为 ... 阅读更多

要获得交互式绘图，我们需要激活图形。使用 plt.ioff() 和 plt.ion()，我们可以对绘图执行交互式操作。步骤：使用 subplots 方法创建 fig 和 ax 变量，其中默认的 nrows 和 ncols 为 1。使用 plot() 方法绘制一条线。设置线的颜色，即橙色。使用 plt.ioff() 方法停止交互。要进行交互式绘图，请更改线的颜色坐标。使用 plt.ion() 方法开始交互。示例：在 Ipython 中使用交互式绘图 -In [1]: %matplotlib auto 使用 matplotlib 后端：GTK3Agg In [2]: import matplotlib.pyplot as plt In [3]: fig, ax = plt.subplots()    # 图表将 ... 阅读更多

使用 plt.savefig("myImagePDF.pdf", format="pdf", bbox_inches="tight") 方法，我们可以将图形保存为 PDF 格式。步骤：创建一个字典，其中“列 1”和“列 2”作为键，值分别为 i 和 i*i，其中 i 从 0 到 10。使用 pd.DataFrame(d) 创建一个数据框，d 在步骤 1 中创建。使用“o”和“rx”样式绘制数据框。要将文件保存为 PDF 格式，请使用 savefig() 方法，其中图像名称为 myImagePDF.pdf，format = ”pdf”。要显示图像，请使用 plt.show() 方法。示例：import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt d = {'Column 1': [i for i in ... 阅读更多

首先，我们可以初始化包含 col1 和 col2 的字典，将其转换为数据框。之后，我们可以使用“o”和“rx”样式绘制此数据。步骤：创建一个字典，其中“列 1”和“列 2”作为键，值分别为 i 和 i*i，其中 i 从 0 到 10。使用 pd.DataFrame(d) 创建一个数据框；d 在步骤 1 中创建。使用“o”和“rx”样式绘制数据框。要显示绘图，请使用 plt.show()。示例：import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt d = {'Column 1': [i for i in range(10)], 'Column 2': [i*i for ... 阅读更多

使用 matplotlib.get_backend()，我们可以获取后端值。步骤：导入 matplotlib。要返回当前后端的名称，请使用 get_backend() 方法。示例：import matplotlib print("matplotlib 使用的后端是：", matplotlib.get_backend())输出matplotlib 使用的后端是：GTK3Agg

我们可以在循环中使用 display.clear_output(wait=True)、display.display(pl.gcf()) 和 time.sleep() 方法迭代绘图以获得准确的输出。步骤：使用 pylab.randn() 绘制来自“标准正态”分布的样本（或样本）。清除当前接收输出的单元格的输出，wait=False（默认值），等待清除输出，直到有新输出可用以替换它。在所有前端显示 Python 对象。默认情况下，所有表示形式都将计算并发送到前端。前端可以使用 display() 方法决定使用哪种表示形式以及如何使用。pl.gcf 有助于获取当前图形。要休眠一段时间，请使用 time.sleep() 方法。示例：import time import ... 阅读更多

首先，我们可以使用 imshow 方法创建一个图像，获取一个 harvest 矩阵。之后，我们可以用一些值标记这些图像像素。步骤：创建一个主题列表。创建一个学生列表。创建一个 harvest 矩阵。使用 subplots 方法创建 fig 和 ax 变量，其中默认的 nrows 和 ncols 为 1。将数据显示为图像，即在二维规则光栅上，使用步骤 1 中的数据。获取或设置 X 轴的当前刻度位置和标签，长度为学生数量。获取或设置 Y 轴的当前刻度位置和标签，长度为主题数量。设置 ... 阅读更多

使用 imshow 方法，我们可以创建一个图像，其输入（5，5）数组维度。之后，我们可以使用 xticks 和 yticks 方法在轴上标记刻度。步骤：在半开区间 [5，5) 中返回随机浮点数，interpolation='nearest'。将数据显示为图像，即在二维规则光栅上，使用步骤 1 中的数据。使用 xticks 方法获取或设置 X 轴的当前刻度位置和标签。使用 yticks 方法获取或设置 Y 轴的当前刻度位置和标签。使用 plt.show() 显示图形。示例：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.imshow(np.random.random((5, 5)), interpolation='nearest') ... 阅读更多

要获得 3D 图形，我们可以使用 fig.add_subplot(111, projection='3d') 方法实例化轴。之后，我们可以使用 scatter 方法在 x、y 和 z 轴上绘制不同的数据点。步骤：创建一个新图形，或激活一个现有图形。将一个`~.axes.Axes`作为子图排列的一部分添加到图形中，其中 nrows = 1、ncols = 1、index = 1 且 projection 为“3d”。迭代标记、xs、ys 和 zs 列表，以创建散点。使用 set_xlabel、y_label 和 z_label 方法设置 x、y 和 z 标签。使用 plt.show() 方法绘制图形。示例：import matplotlib.pyplot as plt import ... 阅读更多