要使 matplotlib 散点图作为一个整体透明，我们可以使用不同的组值更改 scatter() 方法参数中的 alpha 值。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个返回分组 x 和 y 点的方法。获取组 1 和组 2 数据点。使用 scatter() 方法绘制 group1 的 x 和 y 点，颜色为绿色，alpha 为 0.5。使用 scatter() 方法绘制 group2 的 x 和 y 点，颜色为红色，alpha 为 0.5。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 def ... 阅读更多

要在 Seaborn 中降低 x 轴刻度的密度，我们可以对奇数位置使用 set_visible=False。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个包含 X 轴和 Y 轴键的数据框。使用 barplot() 方法显示点估计和带有条形的置信区间。迭代 bar_plot.get_xticklabels() 方法。如果索引为偶数，则使其可见；否则，不可见。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import pandas import matplotlib.pylab as plt import seaborn as sns plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pandas.DataFrame({"X-Axis": [i for i in range(10)], "Y-Axis": [i for i in range(10)]}) bar_plot = sns.barplot(x='X-Axis', y='Y-Axis', data=df) for ... 阅读更多

简单调用 imread 方法会将我们的图像加载为多维 NumPy 数组（分别为红色、绿色和蓝色分量各一个），而 imshow 会将我们的图像显示在屏幕上。而 cv2 将 RGB 图像表示为多维 NumPy 数组，但顺序相反。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。初始化文件名。使用 nrows=1、ncols=2 和 index=1 向当前图形添加子图。使用 cv2 读取图像。关闭轴并在下一条语句中显示图形。使用 nrows=1、ncols=2 和 index=2 向当前图形添加子图。使用 plt 读取图像。关闭... 阅读更多

要在 matplotlib 中将值映射到颜色元组（红色、绿色和蓝色），我们可以执行以下步骤：创建一个从 1.00 到 2.00 的值列表，计数=10。将线性归一化数据转换为 vmin 和 vmax 区间。获取一个对象以将标量数据映射到 rgba。迭代值以映射颜色值。打印值及其映射的红色、绿色和蓝色值。示例：import numpy as np from matplotlib import cm, colors values = np.linspace(1.0, 2.0, 10) norm = colors.Normalize(vmin=1.0, vmax=2.0, clip=True) mapper = cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cm.Greys_r) for value in values:    print("%.2f" % value, "=",       "red:%.2f" % mapper.to_rgba(value)[0], ... 阅读更多

要使用 networkx 和 matplotlib 绘制网络图，plt.show()：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。为包含键“from”和“to”的数据框创建一个对象。获取包含边列表的图。使用 draw() 方法和一些节点属性绘制图（步骤 3）。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import pandas as pd import networkx as nx from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({'from': ['A', 'B', 'C', 'A'], 'to': ['D', 'A', 'E', 'C']}) G = nx.from_pandas_edgelist(df, 'from', 'to') nx.draw(G, with_labels=True, node_size=100, alpha=1, linewidths=10) plt.show()输出阅读更多

要在 matplotlib 中绘制指向坐标轴外侧的 R 风格（默认值为常规样式）坐标轴刻度，我们可以对 X 轴使用 rcParams["xticks.direction"]="out"。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 plt.rcParams 设置向外的刻度点。初始化一个表示数据点数量的变量。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。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 plt.rcParams['ytick.direction'] = 'out' # in plt.rcParams['xtick.direction'] = 'out' # in n = 10 x = ... 阅读更多

要在 matplotlib 中转换或缩放坐标轴值并重新定义刻度频率，我们可以使用 xticks() 方法创建一个 xticks 和 xtick_labels 列表。放置坐标轴比例并重新定义刻度频率。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，表示数据点数量。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。创建刻度和刻度标签列表。使用 xticks() 方法放置坐标轴比例并重新定义刻度频率。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import numpy as np from matplotlib import pyplot ... 阅读更多

要制作每个 X 具有多个 Y 值的散点图，我们可以使用 numpy、zip 创建 x 和 y 数据点，并将其一起迭代以创建散点图。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 xs 和 ys 数据点。压缩 xs 和 ys。将它们一起迭代。使用每个 x 和 y 值制作散点图。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 xs = np.random.rand(100) ys = np.random.rand(100) for x, y in zip(xs, ... 阅读更多

Axes.flat 表示数组上的 1D 迭代器。让我们来看一个示例，了解如何使用 axes.flat。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 axes.flat 并迭代所有轴（步骤 2）。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。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 fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3) x = np.random.rand(10) y = np.random.rand(10) for _, ax ... 阅读更多

要在条形图上方的条形图上写文本，我们可以执行以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建年份、人口和 x 的列表。初始化一个宽度变量。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。设置 ylabels、标题、xtickas 和 xticklabels。使用 bar() 方法和 x、population 和 width 数据绘制条形图。迭代条形图补丁，并使用 text() 方法将文本放置在条形的顶部。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = ... 阅读更多