要更改 seaborn 线性回归联合图中的线条颜色，我们可以在 jointplot() 方法中使用 joint_kws。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 和 y 数据点以创建 Pandas 数据框。在参数中使用 joint_kws 方法使用 jointplot() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import seaborn as sns import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True X = np.random.randn(1000, ) Y = 0.2 * np.random.randn(1000) + 0.5 df = pd.DataFrame(dict(x=X, y=Y)) g = sns.jointplot(x="x", y="y", ... 阅读更多

要控制使用每月数据的 matplotlib 中条形图的宽度，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 创建日期、x 和 y 列表。使用每月数据绘制 x 和 y 数据点的条形图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import datetime from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = [datetime.datetime(2021, 1, 1, 0, 0),    datetime.datetime(2021, 2, 1, 0, 0),    datetime.datetime(2021, 3, 1, 0, 0),    ] y = ... 阅读更多

要制作动画正弦曲线，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。向当前图形添加一个轴并使其成为当前轴。使用空列表绘制一条线。要初始化该线，请传递空列表。要制作正弦曲线动画，请更新正弦曲线值并返回线实例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import animation plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax ... 阅读更多

要绘制具有多个图例条目的直方图，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 创建随机数据使用 hist() 方法绘制直方图。创建一个颜色列表来为每个补丁的面着色。迭代补丁并设置每个补丁的面颜色。创建一个句柄列表以放置图例。对多个图例条目使用 legend() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.patches import Rectangle plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.rayleigh(size=1000) * ... 阅读更多

要绘制透视和正射投影图，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。创建新的图形或激活现有图形。向图形添加一个“~.axes.Axes”作为子图排列的一部分。在 ax1 轴上将投影类型设置为“perspective”。设置图的标题。向图形添加一个“~.axes.Axes”作为子图排列的一部分。在 ax2 轴上将投影类型设置为“orthographic”。设置图的标题。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 fig ... 阅读更多

要创建带有阈值线的 Matplotlib 条形图，我们必须使用 axhline() 方法。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，阈值。为条形值创建列表。根据阈值获取低于和高于条形的值。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。使用 x、a_threshold 和 b_threshold 值绘制条形。使用 axhline() 方法在轴上添加一条水平线。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 threshold = 10 values = np.array([8.0, 10.0, ... 阅读更多

要绘制来自 http URL 的远程图像，我们可以使用 io.imread() 方法读取 URL 并采取以下步骤 -设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。从 http URL 加载图像使用 imshow() 方法将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上。关闭轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from skimage import io import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True f = "http://matplotlib.sourceforge.net/_static/logo2.png" a = io.imread(f) plt.imshow(a) plt.axis('off') plt.show()输出阅读更多

要将文本添加到 Matplotlib 中的绘图中，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 和 y 数据点。使用一些文本属性放置文本。使用 plot() 方法绘制 x 和 y。关闭轴。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 x = np.linspace(-5, 5, 100) y = x ** 3 plt.text(0, 100, '$y=x^3$', fontsize=22, bbox=dict(facecolor='red', alpha=0.5)) plt.plot(x, y, c='g') plt.axis('off') plt.show()输出阅读更多

要在 Python 中将 X 轴网格放置在频谱图上，我们可以使用 grid() 方法并采取以下步骤 -设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建 t、s1、s2、nse、x、NEFT 和 Fs 数据点。使用 nrows=2 的 subplots() 方法创建新的图形或激活现有图形。使用 plot() 方法绘制 t 和 x 数据点。以当前线型布局网格。设置 X 轴边距。使用 specgram() 方法绘制频谱图。以虚线线型和其他一些属性以当前线型布局网格。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot ... 阅读更多

要在使用 Matplotlib 的 3D 图中隐藏轴但保留轴标签，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。向图形添加一个“~.axes.Axes”作为子图排列的一部分。使用 numpy 创建 x、y、z、dx、dy 和 dz 数据点使用 bar3d() 方法绘制 3D 条形。要隐藏轴，请初始化一个颜色元组，与轴颜色相同。将 x、y 和 z 轴平面颜色属性设置为与颜色元组相同。将 x、y 和 z 轴线颜色属性设置为... 阅读更多