要在 matplotlib 中设置图例标记大小和透明度，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。初始化一个变量 N 来存储样本数据数量。用 marker="*" 绘制 x 和 y 数据点。在图形上放置图例。设置标记的大小和标记的透明度值。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 N = 10 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) line, = plt.plot(x, y, marker='*', markersize=20, markeredgecolor='black', ... 阅读更多

要在 Python 中显示绘图中的点坐标，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。初始化一个变量 N 并使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。压缩 x 和 y 数据点；迭代它们并放置坐标。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 N = 5 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) plt.plot(x, y, 'r*') for xy in zip(x, y):    plt.annotate('(%.2f, %.2f)' % xy, xy=xy) ... 阅读更多

要在 matplotlib 中插入 sharex 和 sharey 从两个轴，我们可以使用 'none'，即 False 或 'none'。每个子图 X 轴或 Y 轴将是独立的。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。初始化两个变量 rows 和 cols。创建一个图形和一组子图。迭代 rows=2 和 cols=4 的轴。在轴上绘制随机数据。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 rows = 2 cols = 4 fig, axes = plt.subplots(rows, cols, sharex='none', sharey='none', squeeze=False) ... 阅读更多

要通过 Python 获取 3D 彩色曲面，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。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。获取 3D 数据，即 z。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。获取 3D 轴。创建一个曲面图。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.linspace(-3, 3, 100) y = np.cos(x) x, y = np.meshgrid(x, y) z = x ** 2 + y ** 2 - 2 ... 阅读更多

要在 matplotlib 中设置日期的 xticklabels，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。创建两个纪元和值的列表。从纪元获取日期列表。创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制日期和值。设置 xticklabels，获取日期格式化程序并设置主要格式化程序。要删除 ticklabels 的重叠，请将其旋转 10 度。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates import time plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True epochs = [1259969793926, 1259969793927, ... 阅读更多

要在 matplotlib 中散布一个 2D numpy 数组，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 100×3 维的随机数据。使用 scatter() 方法绘制 2D numpy 数组，即数据。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 100×3 维的随机数据 data = np.array(np.random.random((100, 3))) # 散点图 plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=data[:, 2], cmap='hot') # 显示绘图 plt.show()输出它将产生... 阅读更多

要在 matplotlib 中避免错误条重叠，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。创建一个名称列表。获取 y1 和 y2 的数据点以及误差 ye1、ye2。创建一个图形和一组子图。创建一个可变的 2D 仿射变换，trans1 和 trans2。用附加的误差条绘制 y 对 x 的线和/或标记。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.transforms import Affine2D plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = ['Jack', 'James', 'Tom', 'Garry'] y1, ... 阅读更多

要从 Pylab 生成的图片中删除 Y 轴，我们可以获取绘图的当前轴并使用 set_visible(False) 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 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。获取当前图形的当前轴。将 Y 轴的可见性设置为 False。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import pylab # 设置图形大小 pylab.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] pylab.rcParams["figure.autolayout"] = True # 随机数据点 x = np.random.rand(10) y = np.random.rand(10) ... 阅读更多

要刷新 matplotlib 中所有当前图形，请使用 close('all') 方法。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个标题为“第一个图形”的图形。创建一个标题为“第二个图形”的另一个图形。要关闭所有图形，请使用 close('all')。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 plt.figure("First Figure") plt.figure("Second Figure") # plt.close('all') plt.show()输出请注意，我们已注释掉该行 −plt.close('all') 因此，它将显示两个图形 −取消注释该行 plt.close('all') 并再次运行代码。它将刷新所有当前图形。阅读更多

使用Seaborn创建具有连接点的多系列散点图，我们可以按照以下步骤操作：步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个包含二维、大小可变、可能异构的表格数据的Pandas数据框。用于绘制条件关系的多图网格。将绘图函数应用于数据的每个面的子集。用x和y数据点绘制散点图和数据点。要显示图形，请使用show()方法。示例import pandas as pd import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({"x": [4, ... 阅读更多