我们可以使用 Python Matplotlib 中的 plt.subplot() 或 plt.subplots() 方法创建子图网格。“子图”指的是单个图形中包含的多个绘图的集合，其中每个子图都是一个轴对象。我们可以通过将多个轴的脊柱可见性设置为 false 来创建多个子图。在子图中绘制网格绘制跨越子图的网格所涉及的步骤如下。设置图形参数 创建…… 阅读更多

要设置边框颜色和填充颜色的不同不透明度，我们可以使用颜色元组，元组的第 4 个索引可以设置颜色的不透明度值。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。设置边框颜色和填充颜色不透明度的不同值。使用 add_patch() 方法添加矩形补丁。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt, patches plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True figure, ax = plt.subplots() edge_color_opacity = 1 # 0阅读更多

要像 pylab 的 specgram() 一样绘制频谱图，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。使用 numpy 创建 t、s1、s2、nse、x、NEFT 和 Fs 数据点。使用带有 nrows=2 的 subplots() 方法创建一个新图形或激活现有图形。使用 plot() 方法绘制 t 和 x 数据点。以当前线条样式布局网格。设置 X 轴边距。使用 specgram() 方法绘制频谱图。以虚线样式和其他属性以当前线条样式布局网格。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as ... 阅读更多

要使用 Python 的 Matplotlib 向散点图添加线条，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，用于表示数据点的数量。使用 scatter() 方法绘制 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制线条。使用 xlim() 方法限制 X 轴。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 = 100 x = np.random.rand(n) y = np.random.rand(n) plt.scatter(x, y, c=x) plt.plot([0.1, 0.4, 0.3, 0.2]) plt.xlim(0, 1) ... 阅读更多

要禁用 Matplotlib 中的键盘快捷键，我们可以使用 remove('s') 方法。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。要禁用“s”快捷键以保存图形，请使用 remove("s") 方法。初始化一个变量 n，用于表示数据点的数量。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 plt.rcParams['keymap.save'].remove('s') n = 10 x = np.random.rand(n) y = np.random.rand(n) plt.plot(x, y) plt.show()输出阅读更多

要在 Matplotlib 中绘制分类变量，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。创建一个包含一些详细信息的字典。从字典中提取键和值（步骤 2）。创建一个图形和一组子图。使用名称和值数据绘制条形图、散点图和曲线图。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 data = {'apple': 10, 'orange': 15, 'lemon': 5} names = list(data.keys()) values = list(data.values()) fig, axs = plt.subplots(1, 3) axs[0].bar(names, values) axs[1].scatter(names, values) axs[2].plot(names, values) ... 阅读更多

要更改 Matplotlib 中刻度的字体大小，我们可以在 tick_params() 方法中使用 labelsize。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。使用 plot() 方法绘制 x 数据点。要更改 matplotlib 中刻度的字体大小，我们可以在 ticks_params() 方法中使用 labelsize。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 fig, ax = plt.subplots() x = np.random.rand(10) ax.plot(x) ax.tick_params(axis='x', labelsize=20) plt.show()输出阅读更多

要使用 Matplotlib/numpy 将数组保存为灰度图像，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。创建 5×5 维度的随机数据。将颜色图设置为“gray”。使用 imshow() 方法绘制数据。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 arr = np.random.rand(5, 5) plt.gray() plt.imshow(arr) plt.show()输出

要设置 Matplotlib 中次要刻度的位置，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。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。要定位次要刻度，请使用 set_minor_locator() 方法。要显示次要刻度，请使用 grid(which='minor')。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.ticker import AutoMinorLocator plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(1, 10, 100) y = np.log(x) fig, ax ... 阅读更多

要标记和更改 Seaborn kdeplot 轴的比例，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 创建随机数据点。使用 kdeplot() 方法绘制核密度估计 (KDE)。设置 Y 轴比例和标签。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.randn(10) k = sns.kdeplot(x=data, shade=True) plt.yticks(k.get_yticks(), k.get_yticks()) plt.ylabel('Y', fontsize=7) plt.show()输出阅读更多