要降低 Matplotlib 中网格线的密度，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。创建一个自定义的水平网格线类来覆盖密度。追加水平网格线类。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。将“ax1”添加到图形作为子图的一部分。创建数据点列表。使用 x 和 ydata 点创建一个条形图，其中 hatch='o'，color='green' 和 edgecolor='red'。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt, hatch plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True class MyHorizontalHatch(hatch.HorizontalHatch):    def ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中使用极坐标绘制羽流图，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 创建半径、角度、theta 和 r 数据点。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。将“ax”添加到图形作为子图的一部分。创建箭头的多边形集合。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 radii = np.linspace(0, 1, 5) thetas = np.linspace(0, 2 * np.pi, 20) theta, r = ... 阅读更多

要在 Python 中（使用 Matplotlib）让函数返回一个图形，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。创建一个函数 plot(x, y)，该函数使用 figure() 方法创建一个新的图形或激活一个现有的图形。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点；返回 fig 实例。调用 plot(x, y) 方法并将图形实例存储在一个变量 f 中。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"] = ... 阅读更多

我们可以使用 ax.loglog(x, y) 和 set_major_formatter() 方法用计算值替换刻度标签。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建图形和一组子图。绘制一个在 X 和 Y 轴上都具有对数刻度的图形。设置主刻度的格式化程序。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, ticker plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() ax.loglog(np.logspace(0, 5), np.logspace(0, 5)**2) ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.LogFormatterExponent()) plt.show()输出阅读更多

要在 Matplotlib 中制作简单的棒棒糖图，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。创建一个二维、大小可变、可能异构的表格数据的 DataFrame，df。使用 sort_values() 创建一个有序的 DataFrame。创建 DataFrame 索引范围内的列表。使用有序 DataFrame 创建茎图。使用 xticks() 方法设置 x 轴刻度和标签。要显示图形，请使用 show() 方法。示例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 df = pd.DataFrame({'group': list(map(chr, range(65, 85))), 'values': np.random.uniform(size=20)}) ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中将标题放在图形底部，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 来获取样本数据数量。使用 scatter() 方法绘制 x 和 y 数据点。在 matplotlib 中将标题放在图形底部，y=-0.01。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 N = 100 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) plt.scatter(x, y, c=x, ... 阅读更多

要在 networkx 中制作多部图，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。创建子集大小和颜色的列表。定义一个用于多层图的方法，该方法可以返回一个多层图对象。设置节点的颜色。将节点定位在直线的层中。使用 Matplotlib 绘制图形 G。设置相等轴属性。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import itertools import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True subset_sizes = [5, 5, 4, 3, 2, 4, 4, 3] subset_color = ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中绘制两个分布的差异，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 a 和 b 数据集。获取 kdea 和 kdeb，即使用高斯核的核密度估计的表示。使用 Numpy 创建一个网格。使用 plot() 方法绘制 kdea(grid)、kdeb(grid) 和 kdea(grid)-kdeb(grid) 的网格。将图例放在左上角。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.stats plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True a = np.random.gumbel(50, 28, 100) b = np.random.gumbel(60, 37, 100) ... 阅读更多

Axes 类包含大部分图形元素 - 轴、刻度、Line2D、文本、多边形等，并设置坐标系。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 rcParams 设置轴线宽。向当前图形添加轴并使其成为当前轴。设置轴脊柱颜色。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.rcParams['axes.linewidth'] = 5 ax = plt.axes() ax.spines['bottom'].set_color('yellow') ax.spines['top'].set_color('red') ax.spines['right'].set_color('black') ax.spines['left'].set_color('blue') plt.show()输出阅读更多

要在 Matplotlib 中可视化 95% 置信区间，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 x 和 y 数据集。获取置信区间数据集。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。填充置信区间范围内的区域。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"] = True x = np.arange(0, 10, 0.05) y = np.sin(x) # 定义置信区间 ci = 0.1 * np.std(y) / np.mean(y) plt.plot(x, y, color='black', ... 阅读更多