要在 Matplotlib 中绘制内联标签，我们可以使用 labelLines() 方法。-步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建随机数据点 x 和数据点列表 A。迭代 A 的列表，并绘制 X 和 a（迭代项）以及标签。为绘制的线条标记所有线条及其各自的图例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from labellines import labelLines plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True X = np.linspace(0, 1, 500) A = [1, 2, 5, 10, 20] ... 阅读更多

要绘制幅度谱，我们可以采取以下步骤-设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。获取随机种子值。初始化 dt 用于采样间隔并找到采样频率。为 t 创建随机数据点。要生成噪声，请使用 numpy 获取 nse、r、cnse 和 s创建一个图形和一组子图，使用 subplots() 方法。设置图表的标题。绘制纵向幅度谱。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True np.random.seed(0) dt = 0.01 # 采样间隔 Fs ... 阅读更多

要绘制幅度谱，我们可以采取以下步骤-设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。获取随机种子值。初始化 dt 用于采样间隔并找到采样频率。为 t 创建随机数据点。要生成噪声，请使用 numpy 获取 nse、r、cnse 和 s使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。设置图表的标题。绘制幅度谱。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True np.random.seed(0) dt = 0.01 # 采样间隔 Fs = ... 阅读更多

要获取信号图，我们可以采取以下步骤-设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。获取随机种子值。初始化 dt 用于采样间隔并找到采样频率。为 t 创建随机数据点。要生成噪声，请使用 numpy 获取 nse、r、cnse 和 s。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。设置图表的标题。绘制 t 和 s 数据点。设置 x 和 y 标签。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True np.random.seed(0) dt ... 阅读更多

要调整 matplotlib 中 3D 图表的轴标签和名称方向，我们可以采取以下步骤-设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 facecolor=white 创建新图形或激活现有图形。使用 3d 投影获取当前图形。使用 linespacing 设置 X、Y 和 Z 轴标签。使用 plot() 方法绘制数据点。设置轴距离。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True figure = plt.figure(facecolor='w') ax = figure.gca(projection='3d') xLabel = ax.set_xlabel('X-axis', linespacing=3.2) yLabel = ax.set_ylabel('Y-axis', linespacing=3.1) zLabel = ax.set_zlabel('Z-Axis', ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中绘制带有三叶草符号的散点图，我们可以采取以下步骤-设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建 x、y 和 z 数据点。使用 scatter() 方法绘制 x、y 和 s。设置 X 和 Y 轴标签。将图例放置在图表的左上方。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.arange(0.0, 50.0, 2.0) y = x ** 1.3 + np.random.rand(*x.shape) * 30.0 s = np.random.rand(*x.shape) * 800 + 500 ... 阅读更多

matplotlib.pyplotmatplotlib.pyplot 是一个函数集合，使 matplotlib 能够像 MATLAB 一样工作。每个 pyplot 函数都会对图形进行一些更改：例如，创建图形、在图形中创建绘图区域、在绘图区域中绘制一些线条、用标签装饰绘图等。在 matplotlib.pyplot 中，各种状态在函数调用之间保留，因此它会跟踪诸如当前图形和绘图区域之类的东西，并且绘图函数会定向到当前轴matplotlib.figure图形跟踪所有子轴、少量“特殊”艺术家（标题、图形图例等）以及画布。一个图形 ... 阅读更多

要将 RGB 颜色值传递给 Python 的 Matplotlib eventplot，我们可以采取以下步骤步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个一维数组 pos 来定义一个事件序列的位置创建一个颜色元组 r、g、b 的列表。在给定位置绘制相同的平行线。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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True pos = 10 * np.random.random(100) colors = [(0.75, 0.50, 0.25)] plt.eventplot(pos, orientation='horizontal',                linelengths=0.75, color=colors) ... 阅读更多

要在垂直条形图中在 Y 轴和第一个条形之间放置间隙，我们可以减少 X 轴的比例。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建列表 x_val、x_names 和 val 数据点。此外，初始化 width 和 interval 变量。使用 bar() 方法制作条形图。获取或设置 X 轴的当前刻度位置和标签。获取或设置 Y 轴的当前刻度位置和标签。获取或设置当前轴的 x 限制。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 x_val = ... 阅读更多

要将字体嵌入 Matplotlib 生成的 PDF 中，我们可以使用 rc.Params['pdf.fonttype']=42。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 scatter() 方法绘制 x 和 y 数据点。设置图表的标题。将图形保存为 pdf 格式。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, font_manager as fm plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True plt.rcParams['pdf.fonttype'] = 42 fig, ax = plt.subplots() x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) ax.scatter(x, y, c=y, marker="v") ... 阅读更多