要在 Matplotlib 中绘制掩码和 NaN 值，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。获取 x2 和 y2 数据点，使得 y > 0.7。获取掩码 y3 数据点，使得 y > 0.7。用 NaN 值掩盖 y3。使用 plot() 方法绘制 x、y、y2、y3 和 y4。在图中放置图例。设置图的标题。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 = ... 阅读更多

要使用 Axes3D 进行缩放，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。使用 Axes3D(fig) 方法获取 3D 轴对象。使用 scatter() 方法绘制 x、y 和 z 数据点。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) x = [2, 4, 6, 3, 1] y = [1, 6, 8, 1, 3] z = [3, 4, 10, 3, 1] ... 阅读更多

要将标签从底部移动到顶部而不添加刻度，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 5×5 维矩阵的随机数据。使用 imshow() 方法将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上。使用 tick_params() 方法将标签从底部移动到顶部。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 data = np.random.rand(5, 5) plt.imshow(data, cmap="copper") plt.tick_params(axis='both', which='major',                labelsize=10, labelbottom=False, ... 阅读更多

要绘制散点掩码点并添加一条线来划分掩码区域，我们可以采取以下步骤。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 N、r0、x、y、area、c、r、area1 和 area2 数据点。使用 scatter() 方法绘制 x 和 y 数据点。要划分 maked 区域，请使用 plot() 方法绘制曲线。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 N = 100 r0 = 0.6 x = 0.9 * np.random.rand(N) y = 0.9 * ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中绘制茎图，我们可以使用 stem() 方法。它创建从基线到 Y 坐标的垂直线，并在尖端放置一个标记。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 stem() 方法创建茎图。用红色设置标记面颜色。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(0.1, 2 * np.pi, 41) y = np.exp(np.sin(x)) markerline, stemlines, baseline = plt.stem(x, y, ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中刷新文本，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。创建一个图形和一组子图。向轴添加文本。编写自定义方法以根据键“z”和“c”更新文本。将函数操作与 key_press_event 绑定。绘制包含图形的画布。使用文本设置图形动画。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt, animation plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() text = ax.text(.5, .5, 'First Text') def action(event):    if event.key == "z":   ... 阅读更多

要使 x 轴刻度均匀分布，即使它们的值不同，我们可以使用 set_ticks() 和 set_ticklabels() 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 和 y 数据点。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。在轴 1 上绘制 x 和 y 数据点。使用 xaxis.set_ticks() 方法设置 x 轴刻度。在轴 2 上绘制 x 和 y 数据点。使用 xaxis.set_ticks() 和 xaxis.set_ticklabels() 方法设置 x 轴刻度和刻度标签。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.array([1, 1.5, ... 阅读更多

要将 Pandas 数据框图放入 Matplotlib 子图中，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。创建一个图形和一组子图，两个轴。使用 DataFrame 创建 Pandas 数据框。使用 DataFrame.plot() 方法进行绘图。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 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2) df = pd.DataFrame(dict(name=["Joe", "James", "Jack"], age=[23, 34, 26])) df.set_index("name").plot(ax=ax1) df.set_index("name").plot(ax=ax2) plt.show()输出阅读更多

要获取 Matplotlib 箱线图的箱线图数据，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。使用 pandas 创建数据框。从 DataFrame 列创建箱线图。获取箱线图的离群值、箱体、中位数和须数据。打印所有上述信息。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import seaborn as sns import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(dict(age=[23, 45, 21, 15, 12])) _, bp = pd.DataFrame.boxplot(df, return_type='both') outliers = [flier.get_ydata() for flier in bp["fliers"]] boxes = [box.get_ydata() for box in ... 阅读更多

要使用 pyplot.plot() 绘制参数曲线，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。初始化一个变量 N，用于样本数量。使用 numpy 创建 t、r、x 和 y 数据点。创建一个图形和一组子图。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 N = 400 t = np.linspace(0, 2 * np.pi, N) r = 0.5 + np.cos(t) x, y = r * ... 阅读更多