让我们通过一个例子来了解 plot、axes 和 figure 之间的区别。Plot - Plot 用于绘制单个（x，y）坐标的图形。Axes - Axes 用于在同一窗口中绘制一个或多个图形，并设置图形的位置。Figure - 此方法为所有绘图元素提供顶级容器。我们可以按照以下步骤来复制它们之间的差异：使用 plt.figure() 创建一个新图形或激活现有图形。使用 plt.add_subplot(xyz) 将轴添加到图形作为子图排列的一部分，其中 x 是 nrows，y 是 ncols，z 是... 阅读更多

Seaborn 用于可视化随机分布，我们可以使用 matplotlib 接口在图上显示此分布。我们可以采取以下步骤来显示图表：在 Face Grid 上绘制分布图的图形级接口。此函数提供了访问多种可视化数据单变量或双变量分布的方法，包括由语义映射定义的数据子集以及跨多个子图的分面。可以在上述定义的方法中传递数字列表，即 displot()。要显示图表，可以使用 plt.show()，而图表是使用 Seaborn 绘制的。示例 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as ... 阅读更多

要在 iPython 中设置 matplotlib 图形的默认大小，请执行以下步骤：要检查默认图形大小，请在 ipython shell 上使用 plt.rcParams["figure.figsize"]。现在要设置图形大小，请使用元组（例如 (20, 10)）覆盖 plt.rcParams["figure.figsize"] 变量。覆盖 plt.rcParams["figure.figsize"] 变量后，您可以使用它来获取更改后的图形大小。示例 import matplotlib.pyplot as plt print("之前，图形默认大小为：", plt.rcParams["figure.figsize"]) plt.rcParams["figure.figsize"] = (20, 10) print("之后，图形默认大小为：", plt.rcParams["figure.figsize"])输出之前，图形默认大小为：[6.4, 4.8] 之后，图形默认大小为：[20.0, 10.0]阅读更多

要填充两条垂直线之间的颜色，请执行以下步骤：使用 plt.subplots() 方法创建图形和一组子图。此实用程序包装器使在单个调用中方便地创建子图的常用布局，包括封闭的图形对象。要绘制两条垂直线，请初始化 x = 3 和 x = 5。使用创建的 ax，axvspan 将有助于在轴上添加垂直跨度（矩形）。此矩形在水平方向上从 xmin 跨越到 xmax，并且默认情况下，在垂直方向上跨越整个 Y 轴。要显示图形，请使用 plt.show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() line1 = ... 阅读更多

要删除或调整图例框架的边框，我们可以按照以下步骤操作：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.plot() 方法和 [9, 5]、[2, 5] 和 [4, 7, 8] 数组绘制线条。初始化两个变量；location = 0 表示最佳位置，border_drawn_flag = True（如果要为图例绘制边框则为 True。如果未绘制边框则为 False）。使用 plt.legend() 方法获取图例，并根据需要设置 location 和 border_drawn_flag 以在图中获得完美的图例。plt.show() 方法将有助于... 阅读更多

要使用 Matplotlib 绘制直方图，我们可以按照以下步骤操作：创建一个数字列表并将其分配给变量 x。使用 plt.hist() 方法绘制直方图。计算并绘制 *x* 的直方图。我们也可以在 hist 参数中传递 n 维数组。要显示绘制的图形，请使用 plt.show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt x = [300, 400, 500, 2000, 10] plt.hist(x, 10) plt.show()输出

要在一个图形中显示多个图像，我们可以按照以下步骤操作：初始化行数和列数。将在当前图形中创建 nrows*ncols 子图。nrows = 2 和 ncols = 2，即可以创建 2*2 = 4 个子图。现在将图形添加到从 1 到 4 的不同索引中。使用 plt.subplot(2, 2, 1) 添加新图像，即索引 1 处的饼图。要绘制饼图，请传递一个数字列表。饼图将按列表的大小分割，百分比部分将取决于列表中的值。设置... 阅读更多

要为图形中的每条绘制的线条选择新的颜色，请执行以下步骤：为图表设置 X 轴和 Y 轴标签。设置当前的 .rc 参数。对于轴面颜色，组为轴。使用循环器为线条组设置颜色。颜色列表包括“r”表示红色，“g”表示绿色，“b”表示蓝色，“y”表示黄色。Cycler 类有助于从单个位置参数、一对位置参数或关键字参数的组合创建一个新的 Cycler 对象。绘制具有不同颜色的多条线。使用 plt.show() 显示图形。示例 import ... 阅读更多

要隐藏轴值但保留轴刻度标签，我们可以执行以下步骤：使用 plot() 方法绘制一条线。使用 xlabel 和 ylabel 方法设置 X 和 Y 标签。使用 plt.gca() 获取当前轴，如有必要则创建一个。使用 xaxis.set_ticklabels() 和空列表。使用 yaxis.set_ticklabels() 和空列表。要显示图表，请使用 plt.show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([0, 5], [0, 5]) plt.ylabel("Y 轴") plt.xlabel("X 轴") ax = plt.gca() ax.axes.xaxis.set_ticklabels([]) ax.axes.yaxis.set_ticklabels([]) plt.show()输出阅读更多

为了在 Python 中保存高质量的图像，您需要按照以下步骤操作：- 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() 方法绘制线条。- 我们可以使用 ylabel() 和 xlabel() 添加坐标轴标签。- 为了获得高质量的图像，我们可以使用 .eps 图像格式。- 您可以增加每英寸点数的值，即 dpi。- 使用 savefig() 方法，我们可以将图像保存在本地。- 要显示图形，请使用 plt.show()。示例import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() plt.plot([0, 5], [0, 5]) plt.ylabel("Y 轴 ") plt.xlabel("X 轴 ") image_format = 'eps' ... 阅读更多