为了绘制解释不同 bin 的直方图 bin，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。制作一个要在直方图中绘制的数据列表。向当前图形添加子图，nrows=1，ncols=3 和 index=1。使用数据绘制直方图；bins 是一个数字。向当前图形添加子图，nrows=1，ncols=3 和 index=2。使用数据绘制直方图；bins 是一个数组。向当前图形添加子图，nrows=1，ncols=3 和 index=3。使用数据绘制直方图，bins 是一个字符串。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True ... 阅读更多

为了在 Matplotlib 中标注 Pandas dataframe 中的点，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。制作一个二维的、大小可变的、可能异构的表格数据，其中包含 x、y 和 textc 列。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。使用可选的集合逻辑沿其他轴连接 Pandas 对象沿特定轴。迭代 Pandas 对象。使用 text() 方法为每个绘制的点放置文本。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = ... 阅读更多

为了在 matplotlib 中在一个图上显示条形图和折线图，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。制作一个二维的、大小可变的、可能异构的表格数据。创建一个图形和一组子图。使用从步骤 2 获得的数据框绘制条形图和折线图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(dict(data=[2, 4, 1, 5, 9, 6, 0, 7])) fig, ax = plt.subplots() df['data'].plot(kind='bar', color='red') df['data'].plot(kind='line', marker='*', color='black', ms=10) ... 阅读更多

为了在 matplotlib 中绘制模糊点，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。创建一个新的图形或激活一个现有的新图形。将 ax1 添加到图形中作为子图排列的一部分。首先，我们可以制作一个标记，即要模糊的标记。设置 X 和 Y 轴比例，关闭轴。将标记保存在文件中，然后加载该图像以在模糊后绘制。关闭之前的图形，fig1。创建一个新的图形或激活一个现有的图形，fig2。创建随机数据点，x 和 y。应用高斯滤波器，... 阅读更多

为了使用 Matplotlib 创建 Swarm 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，即一个二维的、大小可变的、可能异构的表格数据。初始化绘图器，swarmplot。要绘制箱线图，请使用 boxplot() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = pd.DataFrame({"Box1": np.arange(10),                      "Box2": np.arange(10)}) ax = sns.swarmplot(x="Box1", y="Box2", data=data, zorder=0) ... 阅读更多

为了在 Matplotlib 中显示矩阵值和颜色图，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。创建一个图形和一组子图。初始化矩阵的最大值和最小值。将 2D 矩阵或数组的值绘制为彩色编码图像。迭代彩色编码图像的每个单元格，并将值放在中心。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 fig, ax = plt.subplots() min_val, max_val = 0, 5 matrix = np.random.randint(0, 5, size=(max_val, ... 阅读更多

为了在 matplotlib 中标注 X 轴的范围，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 xx 和 yy 数据点。创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制 xx 和 yy 数据点。设置轴的 ylim。使用 annotate 方法放置箭头头和范围标签名称。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 xx = np.linspace(0, 10) yy = np.sin(xx) fig, ax = plt.subplots(1, 1) ... 阅读更多

为了在 Matplotlib 中为多个点添加带注释的文本，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。要设置每个散布点的标签，请制作一个标签列表。使用 scatter() 方法绘制 xpoints、ypoints。对于颜色，请使用 xpoints。迭代压缩的标签、xpoints 和 ypoints。在 for 循环中使用 annotate() 方法和粗体 LaTeX 表示。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 xpoints = np.linspace(1, 10, 10) ... 阅读更多

为了在 Matplotlib 中绘制每数据点都有间隔的线，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。制作一个均值和标准差数组。使用 plot() 方法绘制均值。填充均值+stds 和均值-stds 之间的区域，alpha=0.7 和 color='yellow'。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 means = np.array([3, 5, 1, 8, 4, 6]) stds = np.array([1.3, 2.6, 0.78, 3.01, 2.32, 2.9]) plt.plot(means, color='red', lw=7) plt.fill_between(range(6), means - stds, means ... 阅读更多

为了在 Python 中使用 Matplotlib 和 Pandas 绘制 CSV 数据，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。制作一个 .CSV 文件的标题列表。使用标题读取 CSV 文件。设置索引并绘制数据框。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True headers = ['Name', 'Age', 'Marks'] df = pd.read_csv('student.csv', names=headers) df.set_index('Name').plot() plt.show()输出