要使用 pyplot 填充阶梯曲线下方的面积，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 创建随机数据点 x、y1 和 y2。要填充曲线下方的面积，使用 fill_between() 方法，将 x 和 y 设置为 step="pre"。使用 plot() 方法和 drawstyle="steps" 方法绘制 (x, y1) 和 (x, y2) 线。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 plt.fill_between(x, y1, step="pre", alpha=0.4) ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中使用可变长度数据制作箱线图，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。制作数据点列表。使用 boxplot() 方法制作箱线图。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 = [[2, 4, 1, 3], [0, 4, 3, 2], [0, 0, 1, 0]] plt.boxplot(data) plt.show()输出

要一次性将所有打开的 Matplotlib 图形保存到一个文件中，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 figure() 方法创建一个新图形 (fig1) 或激活现有图形。使用 plot() 方法绘制第一条线。使用 figure() 方法创建一个新图形 (fig2) 或激活现有图形。使用 plot() 方法绘制第二条线。初始化一个变量 filename，以创建一个 pdf 文件。创建一个用户定义的函数 save_multi_image，并调用它以一次性将所有打开的 matplotlib 图形保存到一个文件中。创建一个新的 PdfPages 对象 pp。获取 ... 阅读更多

要绘制带有 collections.Counter 的直方图，我们可以使用 bar() 方法。在 bar() 方法中，我们可以使用 collections.counter() 获取每个元素的频率。将元素及其频率作为高度。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。制作数据点列表。使用 collections.Counter() 获取字典 d。使用 d.keys() 和 d.values() 制作条形图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import collections from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = [0, 1, 2, 4, 1, 3, 0, 4, 1, 4, 3, 5, 6, 5, ... 阅读更多

要显示 Seaborn pairplot() 图表的标题，我们可以使用 pp.fig.suptitle() 方法。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、大小可变的、可能是异构的表格数据。绘制数据集中的成对关系。向图形添加居中标题。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((5, 5)),                   columns=["a", "b", "c", "d", "e"]) pp = ... 阅读更多

要检查 Matplotlib 的 pylab/pyplot 后端是否内联运行，我们可以使用 get_backend() 方法。该方法返回当前后端的名称。示例 import matplotlib inline = matplotlib.get_backend() print("Backend: ", inline)输出Backend: Qt5Agg

要将 pyplot 函数附加到图形实例，我们可以使用 figure() 方法并向其中添加一个坐标轴。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 figure() 方法创建一个新图形或激活现有图形。将 '~.axes.Axes' 添加到图形作为子图排列的一部分。使用 set_title() 方法为此轴设置标题。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 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot() ax.set_title("My Title!") plt.show()输出阅读更多

要使用 Matplotlib 绘制时间上的事件，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。制作数据点列表，事件可能发生在其中。使用 y、xmin 和 xmax 绘制一条水平线。在给定位置绘制相同的平行线。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 a = [1, 2, 5, 6, 9, 11, 15, 17, 18] plt.hlines(1, 0, 24) plt.eventplot(a, orientation='horizontal', colors='b') plt.show()输出

要在 Matplotlib 中向 imshow() 添加图例，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 创建随机数据。初始化颜色图。从样本数据（步骤 2）中获取唯一的数据点。使用不同的标签和颜色绘制每种颜色，以放置在图例上。在带框的右上角放置图例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, cm plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.rand(3, 3) cmap = cm.YlOrBr unique_data = np.unique(data) i ... 阅读更多

要暂停 pylab 图形，直到按下键或单击鼠标，我们可以使用“button_press_event”键事件。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。设置“TkAgg”背景。打开交互模式。创建一个新图形或激活现有图形。制作一个变量 pause=False。每当“button_press_event”时，暂停图形。将函数绑定到事件。使用 numpy 创建数据，x 和 y 数据点。迭代 True 循环以更改绘图线和颜色。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = ... 阅读更多