要使用 matplotlib 创建折线图，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。创建年份和人口增长的列表。使用 plot() 方法绘制年份和人口。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 years = [1901, 1911, 1921, 1931, 1941, 1951,         1961, 1971, 1981, 1991, 2001, 2011] population = [237.4, 238.4, 252.09, 251.31, 278.98, 318.66, 361.09, 439.23, 548.16, 683.33, 846.42, 1028.74] plt.plot(years, population, color='red', marker='o') plt.show()输出

要在 Pylab（Pyplot）散点图中为不同的点使用不同的标记，我们可以使用以下步骤：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，用于表示样本数据数量。创建 x 和 y 随机数据点。创建标记列表。压缩 x、y 和标记。迭代压缩对象并使用不同的标记绘制数据点。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 = 10 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) ... 阅读更多

要使用 misc.imread 将图像切分为红色、绿色和蓝色通道，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。将图像从文件读取到数组中。创建颜色图和标题的列表。创建图形和一组子图。压缩轴、图像、标题和颜色图。迭代压缩的对象并设置每个通道图像的标题。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 image = plt.imread('bird.png') titles = ['使用红色通道', '使用绿色通道', '使用蓝色通道'] cmaps ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中在第一个 X 轴的底部添加第二个 X 轴，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 gca() 方法获取当前轴 (ax1)。创建一个共享 Y 轴的双轴 (ax2)。在 Axis 设置 X 轴刻度在 Axis 1 和设置 X 轴标签。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 ax1 = plt.gca() ax2 = ax1.twiny() ax2.set_xticks([1, 2, 3, 4, 5]) ax1.set_xlabel("X 轴 1") ax2.set_xlabel("X 轴 2") plt.show()输出

要使用 Python 将方形图像像素化为 256 个大像素，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。打开并识别给定的图像文件。调整图像样本的大小。创建结果图像并调整其大小。保存结果图形。示例from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True img = Image.open("bird.png") imgSmall = img.resize((16, 16), resample=Image.BILINEAR) result = imgSmall.resize(img.size, Image.NEAREST) result.save('result.png')输入图像输出图像

要在 Mac 上使用 Python 最大化 plt.show()，我们可以使用 full_screen_toggle()。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。向当前图形添加子图。使用输入列表创建饼图。获取当前图形的图形管理器。使用 full_screen_toggle() 创建一个全屏弹出窗口。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 plt.subplot(1, 1, 1) plt.pie([1, 2, 3]) mng = plt.get_current_fig_manager() mng.full_screen_toggle() plt.show()输出

要动画化 Seaborn 热图或相关矩阵，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。创建新图形或激活现有图形。创建维度元组。创建 Seaborn 热图。为第一个热图创建 init() 方法。使用 FuncAnimation() 类通过重复调用一个函数 animate 来创建动画，该函数将创建一个随机数据集并创建一个热图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import animation plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True ... 阅读更多

要在 Matplotlib 的 3D 散点图中关闭透明度，我们可以使用 depthshade 对散点标记进行阴影处理，以呈现深度的外观。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。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。使用 numpy 创建随机数据点 x、y 和 z。使用 scatter 方法在 3D 轴上绘制 x、y 和 z 数据点，其中 depthshade=False。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

要在 Python 中的 Matplotlib 上绘制外边缘的轮廓，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。使用 linewidth 设置为 10 和 5 绘制 x 和 y 数据点，以获得可见的轮廓边缘。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 x = np.linspace(-10, 10, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, lw=10, color='red') plt.plot(x, y, lw=5, color='yellow') plt.show()输出阅读更多

要将两个现有的 matplotlib 图合并到一个图中，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、y1 和 y2 数据点。使用 plot() 方法绘制 (x, y1) 和 (x, y2) 点。获取当前轴的 xy 数据点。使用 argsort() 返回对数组进行排序的索引。追加每个图的 x 和 y 数据点。在第二个索引子图上绘制 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"] ... 阅读更多