要使用 Seaborn 在 Python 中绘制三列的热力图，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。创建一个包含三列的数据框 df。将矩形数据绘制为颜色编码矩阵。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(np.random.random((3, 3)), columns=["a", "b", "c"]) sns.heatmap(df, cbar=False) plt.show()输出

让我们举个例子看看如何在 Matplotlib 中获得与 MatLab 的 surf(x, y, z, c) 相同的效果。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。将“ax”添加为子图布局的一部分。使用 Numpy 创建 r、u、v、x、y 和 z 数据点。创建曲面图。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 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') r = 0.05 u, v ... 阅读更多

要使用 matplotlib 并排绘制两个直方图，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。创建两个数据框 df1 和 df2，用于存储二维、大小可变、可能异构的表格数据。创建一个图形和一组子图。创建 DataFrame df1 和 df2 的直方图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df1 = pd.DataFrame(dict(a=[1, 1, 1, 1, 3])) df2 = pd.DataFrame(dict(b=[1, 1, 2, 1, 3])) fig, axes = plt.subplots(1, 2) ... 阅读更多

要制作圆形 matplotlib.pyplot.contourf，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、a、b 和 c 数据点。创建一个图形和一组子图。使用 contourf() 方法创建等高线图。设置纵横比。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(-0.5, 0.5, 100) y = np.linspace(-0.5, 0.5, 100) a, b = np.meshgrid(x, y) c = a ** 2 + b ** 2 - 0.2 ... 阅读更多

要设置 matplotlib 表格中一列的背景颜色，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。为 columns 属性创建一个元组。创建一个列表的列表，即记录列表。创建一个列表的列表，即每个单元格的颜色。创建一个图形和一组子图。将一个表格添加到 axes ax 中。关闭坐标轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True columns = ('name', 'age', 'marks', 'salary') cell_text = [["John", "23", "98", "234"], ... 阅读更多

要为 matplotlib.animation 启用 ffmpeg，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。设置 ffmpeg 目录。使用 figure() 方法创建一个新的图形或激活一个现有的图形。将“ax1”添加为子图布局的一部分。根据预先存在的坐标轴绘制分隔线。创建要绘制的随机数据，以图像形式显示数据，即在二维规则光栅上。为 ScalarMappable 实例 cb 创建一个颜色条。将标题设置为当前帧。创建一个颜色图列表。通过重复调用函数 animate 创建动画。该 ... 阅读更多

matplotlib 中的 hist() 方法返回 n、bins 和 patches。Patches 是用于创建直方图的单个艺术家的容器，如果有多个输入数据集，则为这些容器的列表。Bins 定义范围内的等宽箱的数量。让我们举个例子来了解它是如何工作的。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建随机数据点。使用 100 个箱创建直方图。设置艺术家对象上的属性。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"] = ... 阅读更多

要获取 matplotlib 中绘图中的所有图例，我们可以使用 get_children() 方法获取坐标轴的所有属性，然后迭代所有属性。如果一个项目是图例的实例，则获取图例文本。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。创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法并使用不同的标签和颜色绘制 sin(x) 和 cos(x)。获取坐标轴的子项并获取图例的文本。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from ... 阅读更多

要基于条件在 Python Matplotlib 中绘制多色线条，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。创建 l 和 u 数据点以区分颜色。使用 plot() 方法并使用不同的颜色绘制 u 和 l 数据点。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.sin(np.linspace(-10, 10, 100)) u = y.copy() l = y.copy() u[u = 0] = np.nan plt.plot(u, color='red') ... 阅读更多

要使用 Matplotlib 创建箱线图，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 xticks 列表。使用 xticks 数据绘制箱线图。设置 xticks 和 xtick 标签，并以 45° 旋转。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True xticks = [1, 4, 5, 2, 3] ax = sns.boxplot(xticks) ax.set_xticks(xticks) ax.set_xticklabels(["one", "two", "three", "four", "five"], rotation=45) plt.show()输出