要在 Matplotlib 中绘制 3D imshow() 图像，我们可以采取以下步骤 - 使用 numpy 创建 xx 和 yy 数据点。使用 X、Y 和 Z 获取数据（2D）。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。将 'ax1' 添加到图形中作为子图排列的一部分。将数据显示为图像，即在具有数据的 2D 常规光栅上。将 'ax2' 添加到图形中作为子图排列的一部分。创建并存储一组等高线或填充区域。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ... 阅读更多

要使用 Matplotlib 2D 等高线绘图添加额外的等高线，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。创建一个函数 f(x, y) 以从 x 和 y 获取 z 数据点。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 Numpy 创建一个级别列表。使用 contour() 方法制作等高线图。标记等高线图并设置图表的标题。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 def f(x, y):    return ... 阅读更多

要删除 Matplotlib 中轴刻度中的小数点后数字，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。创建图形和一组子图。要仅以数字设置 xtick 标签，我们可以使用 x.astype(int) 方法。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 x = np.array([1.110, 2.110, 4.110, 5.901, 6.00, 7.90, 8.90]) y = np.array([2.110, 1.110, 3.110, 9.00, 4.001, 2.095, 5.890]) fig, ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中设置轴的单位长度，我们可以使用 xlim 或 ylim 以及轴的比例因子，即单位长度乘以步长。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 x 和 y 轴，限制范围。使用 xlim 和 ylim 方法设置单位长度比例。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 x = np.linspace(1, 10, 100) y ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中隐藏主要刻度标签同时显示次要刻度标签，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。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。绘制 x 和 y 数据点。使用 setp() 方法设置艺术家对象的属性。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 x = np.linspace(1, 10, 100) y = np.log(x) plt.plot(x, y) plt.setp(plt.gca().get_xmajorticklabels(), visible=False) plt.show()输出阅读更多

要在 Matplotlib 上的等高线图上标记特定级别，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、y 和 z 数据点。使用 contour() 方法制作等高线图。标记等高线图。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 def f(x, y):    return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x) x = np.linspace(0, 5, 50) y = np.linspace(0, 5, 40) X, Y = ... 阅读更多

要在 matplotlib 中标记一个补丁，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。初始化矩形补丁的中心。创建新图形或激活现有图形。将 'ax' 添加到图形中作为子图排列的一部分。将 'rectangle' 添加到轴的补丁中；返回补丁。在图形上放置图例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as patches plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = y = 0.1 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) patch = ... 阅读更多

要按升序排序条形图中的条形，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。为条形图制作一个数据列表。使用 bar() 方法创建条形图，使用排序后的数据。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 data = [3, 5, 9, 15, 12] plt.bar(range(len(data)), sorted(data), color='red', alpha=0.5) plt.show()输出

要在 Matplotlib 中向图例行添加标题，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 y 数据点。制作标记和标签列表。创建图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制线条，使用不同的标签和标记。获取一半图的绘图句柄。获取图例的标签。将图例放在绘图上。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 y = np.exp(-np.arange(5)) markers ... 阅读更多

当我们导入 matplotlib 时，我们正在导入其所有库，而导入 matplotlib.pyplot 只导入 pyplot 的属性。步骤 导入 matplotlib.pyplot as plt 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。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.random.rand(10) y = np.random.rand(10) plt.plot(x, y) plt.show()输出