要在 matplotlib 中设置误差线子图的显示范围，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 x 和 y 数据点。创建一个图形和一组子图。绘制 y 相对于 x 的线和/或标记，并附带误差线。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.arange(0.1, 4, 0.5) y = np.exp(-x) fig, ax = plt.subplots() ax.errorbar(x, y, xerr=0.2, yerr=0.4) plt.show()输出阅读更多

要调整 Python matplotlib 中箱线图中箱子的宽度，我们可以在 boxplot() 方法中使用 width。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，即二维、大小可变、可能异构的表格数据。使用 boxplot() 方法和 width 元组制作箱线图以调整箱线图中的箱子。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = pd.DataFrame({"Box1": np.random.rand(10), "Box2": np.random.rand(10)}) ax = plt.boxplot(data, widths=(0.25, 0.5)) plt.show()输出阅读更多

要使用 pylab/pyplot 绘制心形，我们可以按照以下步骤操作 -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 fill_between() 方法填充 (x, y1) 和 (x, y2) 之间的区域。使用 text() 方法在 (0, -1.0) 点放置文本。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(-2, 2, 1000) y1 = np.sqrt(1 - (abs(x) - 1) ** 2) y2 = -3 * np.sqrt(1 - ... 阅读更多

要使用 matplotlib.pyplot.savefig() 保存图像，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 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。要保存图形，请使用 savefig() 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(-np.pi, np.pi, 100) plt.plot(x, np.sin(x) * x, c='red') plt.savefig("myimage.png")输出当我们执行代码时，它将以下图像保存为项目目录中的“myimage.png”。阅读更多

要在 Matplotlib Python 中绘制 Pandas 数据框中的区域，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，即二维、大小可变、可能异构的表格数据。返回图形图之间的区域。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", "d"]) df.plot.area() plt.show()输出

要在单个 iPython notebook 中多次显示相同的 Matplotlib 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。创建一个图形和一组子图。在该轴上绘制数据点。要再次显示当前图形，请使用 fig.show() 方法。示例In [1]: %matplotlib auto Using matplotlib backend: Qt5Agg In [2]: import matplotlib.pyplot as plt In [3]: plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] ...: plt.rcParams["figure.autolayout"] = True In [4]: fig, ax = plt.subplots() In [5]: ax.plot([2, 4, 7, 5, 4, 1]) Out[5]: [] In [6]: fig.show()输出

要在极坐标轴上绘制正弦曲线，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。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形将“~.axes.Axes”作为子图排列的一部分添加到图形中。使用 numpy 获取 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 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='polar') x = np.linspace(-5, 5, 100) y = ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中找到两条线段的交点并通过该点绘制水平和垂直线，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。使用斜率 (m1、m2) 和截距 (c1 和 c2) 创建两条线。初始化斜率和截距值。使用 numpy 创建 x 数据点。使用 plot() 方法绘制 x、m1、m2、c2 和 c1 数据点。使用截距和斜率值找到交点。使用虚线线型绘制水平线和垂直线。在图上绘制 xi 和 yi 点。要显示图形，请使用 ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中显示对数刻度上的次刻度标签，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。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点使用 gca() 方法获取当前轴。使用 log 类按名称设置 yscale。使用 ick_params() 方法更改刻度和刻度标签的外观。使用格式字符串设置次轴格式化程序以格式化刻度。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] ... 阅读更多

要隐藏 Matplotlib 中的线条，我们可以使用 line.remove() 方法。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() 方法创建线条，即 line1 和 line2。要隐藏线条，请使用 line.remove() 方法。在右上角位置的图形上放置图例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(-10, 10, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) line1, = plt.plot(x, y1, label="Line 1") line2, = plt.plot(x, y2, label="Line 2") ... 阅读更多