要在 matplotlib 直方图中显示柱状图上方的计数，我们可以迭代每个 patch 并使用 text() 方法将值放置在 patch 上方。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个数字列表以制作直方图。使用 hist() 方法制作直方图。迭代 patches 并计算每个 patch 的中间值和 patch 的高度以放置文本。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 data = [3, 5, 1, 7, 9, 5, 3, 7, 5] _, ... 阅读更多

要在 matplotlib 中将自动标记的相对值替换为绝对值，我们可以使用 autopct=lambda p: 。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建标签、分数、爆炸位置列表并获取分数总和以计算百分比。使用标签、分数和爆炸以及 autopct=lambda p: 创建饼图。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 labels = ('Read', 'Eat', 'Sleep', 'Repeat') fracs = [5, 3, 4, 1] total = sum(fracs) explode = (0, 0.05, 0, 0) plt.pie(fracs, explode=explode, labels=labels,   ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中在轴上制作简单的双箭头，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 annotate() 方法用 text='Arrows' 来注释点 xy。开始元组并将其用于位置。在 arrowprops 字典中，使用 arrowstyle "" 和 color='red'。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 plt.annotate('Arrows', xy=(0.1, .1), xytext=(0.5, 0.5),             arrowprops=dict(arrowstyle='', color='red')) plt.show()输出

要向 Pandas 生成的分组直方图添加图例和标题，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 "a"、"b"、"c" 和 "d" 键创建一个 Pandas 数据框。使用 kind="hist" 绘制数据框。设置轴的标题。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 1, 1, 3],                   'b': [1, 1, 2, 1, 3],                   'c': [2, 2, 2, 1, 3],                   'd': [2, 1, 2, 1, 3], }) df.plot(kind='hist') plt.title("分组直方图") plt.show()输出

要在 Matplotlib 中的极坐标系上绘制散点图，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。初始化一个变量 N，用于样本数据数量。使用 numpy 获取 r、theta、area 和 color 数据。创建新的图形或激活现有图形。使用 scatter() 方法绘制 theta、r、colors 和 area。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 N = 150 r = 2 * np.random.rand(N) theta = 2 * np.pi * np.random.rand(N) area = 200 ... 阅读更多

要省略 Python/Jupyter Notebook 中的 matplotlib 打印输出，我们可以采取以下步骤：导入 numpy as np。从 matplotlib 导入 pyplot as plt。为 x 创建点，即 np.linspace(1, 10, 1000)。现在，使用 plot() 方法绘制线条。要隐藏实例，请使用 plt.plot(x);（带分号）。或者，使用 _ = plt.plot(x)。示例：In [1]: import numpy as np In [2]: from matplotlib import pyplot as plt In [3]: x = np.linspace(1, 10, 1000) In [4]: plt.plot(x) Out[4]: [] In [5]: plt.plot(x); In [6]: _ = plt.plot(x) In [7]:输出Out[4]: []

要在 Matplotlib 中将图形另存为光栅图像的 pdf，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。创建新的图形或激活现有图形。将轴添加到图形作为子图排列的一部分。使用 numpy 创建随机数据。将数据显示为图像，即在二维规则光栅上。将绘图保存为 pdf 格式。示例：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, rasterized=True) data = np.random.rand(5, 5) ax.imshow(data, cmap="copper", aspect=True, interpolation="nearest") ... 阅读更多

要获取最后一个图形的颜色，我们可以对每个绘图使用 get_color() 方法。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 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 (x, x)、(x, x2) 和 (x, x3)。为每个绘图线放置一个图例。使用 get_color() 方法获取每个绘图的颜色。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 x = np.arange(10) y = np.arange(10) p = plt.plot(x, y, x, y ** 2, x, y ** 3) ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中绘制 contourf 和对数比例，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。初始化一个变量 N，用于样本数据数量。使用 numpy 创建 x、y、X、Y、Z1、Z2 和 z 数据点。创建一个图形和一组子图。使用 contourf() 方法绘制等高线。为可映射标量实例创建一个颜色条。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from numpy import ma from matplotlib import ticker, cm plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True N = 100 x ... 阅读更多

为了设置 NetworkX 边缘标签的偏移量，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。初始化一个带有边缘、名称或图形属性的图形。添加多个节点。使用 Fruchterman-Reingold 力导向算法定位节点。使用 Matplotlib 绘制图形 G。绘制边缘标签。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pylab as plt import networkx as nx plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True G = nx.DiGraph() G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4]) G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 1), (1, 3)]) pos = nx.spring_layout(G) for u, v, d in G.edges(data=True): d['weight'] ... 阅读更多