要在 matplotlib 中动画化文本，我们可以采取以下步骤 - 从 matplotlib 导入“animation”包。设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个新图形或激活现有图形。将“ax”添加到图形作为子图排列的一部分。初始化一个变量“text”来保存一个字符串。在 x=0.20 和 y=0.50 处向轴添加文本。创建一个颜色列表。通过重复调用函数*animate*来制作动画，其中文本的大小增加且颜色更改。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import animation import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = ... 阅读更多

要在 matplotlib 中制作分组箱线图，我们可以采取以下步骤 - 导入 matplotlib.pyplot 和 seaborn。设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。从在线存储库加载一个示例 Seaborn 数据集。在同一天制作一个包含男性和女性组的箱线图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 导入 Seaborn 数据集 data = sns.load_dataset('tips') # 创建一个分组箱线图 sns.boxplot(x=data['day'], y=data['total_bill'], hue=data['sex']) plt.show()输出它将生成以下... 阅读更多

要在 Matplotlib 中绘制彩虹圆圈，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。创建一个图形和一组子图。设置 X 和 Y 轴刻度。创建一个彩虹颜色列表。在 (0, 0) 处创建一个真圆。将圆实例“c”添加到图形。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 5.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() plt.axis("equal") ax.set(xlim=(-10, 10), ylim=(-10, 10)) for i in range(0, 7): rainbow = ['violet', 'indigo', 'blue', 'green', ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中快速绘制数千个圆圈，我们将不得不使用 matplotlib.collections。在这种情况下，我们将使用 CircleCollection。步骤从 matplotlib 以及 pyplot 和 numpy 导入 collections 包。设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。初始化变量“num”以表示小圆圈的数量和“sizes”以表示圆圈的大小。创建一个圆形补丁列表。在当前轴上添加圆形补丁艺术家。设置轴的边距。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.collections as mc plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True num ... 阅读更多

要使用 Pandas 功能绘制多个数据框，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。创建两个 Pandas 数据框 df1 和 df2，用于二维、大小可变、可能异构的表格数据。使用 plot() 方法绘制 df1 和 df2。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df1 = pd.DataFrame( dict( name=['John', 'James', 'Stephen', 'Kandy'], age=[23, 45, 12, 34] ) ... 阅读更多

要使用 Seaborn 或 Plotly 绘制时间序列图，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。创建一个 Pandas 数据框 df，以保存日期时间序列“time”和另一个变量数据“speed”。使用数据“time”和“speed”制作 Seaborn 线图。将刻度参数旋转 45 度。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame( dict( ... 阅读更多

毛毯图用于可视化数据的分布。它是单个变量数据的图，显示为沿轴的标记。要在 Matplotlib 中制作毛毯图，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 数据点。使用高斯核添加核密度估计的表示，kde1 和 kde2。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。将“ax1”添加到图形作为子图排列的一部分。制作一个标记大小为 20 的毛毯图。绘制 x_eval、kde1(x_eval) 和 kde2(x_eval) 数据... 阅读更多

要在 Python Matplotlib 中在曲线下方填充彩虹颜色，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。创建一个用户定义的方法 plot_rainbow_under_curve()，它可以包含 7 种彩虹颜色列表并使用 numpy 创建一组数据点“x”。在 0 到 7 的范围内迭代并绘制曲线并填充该曲线之间的区域。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True def plot_rainbow_under_curve(): rainbow_colors = ['violet', 'indigo', ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中在绘图内绘制轴线，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。创建一个新图形或激活现有图形。使用 numpy 创建 x 数据点。将“ax”添加到图形作为子图排列的一部分。使用 plot() 方法绘制 x 和 x**x 数据点。将左侧和底部位置设置为 0，而右侧和顶部脊柱的颜色为无。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = ... 阅读更多

要在 Python 中使用 Matplotlib 为子图设置相同的比例，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。创建一个新图形或激活现有图形。将“ax1”添加到图形作为子图排列的一部分，nrows=2、ncols=1 和索引=1。将另一个轴“ax2”添加到图形作为子图排列的一部分，nrows=2、ncols=1 和索引=2，以及共享 X 轴（为子图设置相同的比例）。创建“t”数据点以在轴 ax1 和 ax2 上绘制正弦和余弦曲线。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import ... 阅读更多