我们可以采取以下步骤来创建断裂的条形图，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。绘制水平矩形序列。设置 x 和 y 轴刻度、X 轴标签、Y 刻度和 Y 刻度标签。配置网格线。使用 annotate() 方法显示可以参考特定位置的文本。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, ax = plt.subplots() ax.broken_barh([(110, 30), (150, 10)], (10, 9), facecolors='tab:blue') ax.broken_barh([(10, 50), (100, 20), (130, ... 阅读更多

要使用 fivethirtyeight 样式表，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。要使用 fivethirtyeight，我们可以使用 plt.style.use() 方法。使用 numpy 创建 x 数据点。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制三条曲线。设置绘图标题。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 plt.style.use('fivethirtyeight') x = np.linspace(0, 10) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, np.sin(x) + x + np.random.randn(50)) ax.plot(x, np.sin(x) + 0.5 * x + ... 阅读更多

要使用 Matplotlib 动画更新绘图标题，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 numpy 创建 x 和 y 数据点。获取当前轴。使用 text() 方法向轴添加文本。添加一个 animate 方法，该方法可用于通过重复调用函数来制作动画。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, animation plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ... 阅读更多

要根据权重对 networkx 中的边进行着色，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。使用边、名称或图形属性初始化图形。向当前图形添加节点。向当前图形的节点添加边。迭代给定图形的边并为其设置一些权重。绘制当前图形，边颜色为权重。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import random as rd import matplotlib.pylab as plt import networkx as nx plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True G = nx.DiGraph() G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4]) G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), ... 阅读更多

要动画化 Python 中的羽流，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 numpy 创建 u 和 v 数据点。创建一个图形和一组子图。使用 quiver() 方法绘制 2D 箭头场。要动画化羽流，我们可以在 animate() 方法中更改 u 和 v 值。更新 u 和 v 值以及向量的颜色。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import random as rd from matplotlib import pyplot as plt, animation ... 阅读更多

要使 Matplotlib 中线条上的标记更小，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。创建随机数据点，x。使用 plot() 方法绘制 x 数据点，线条宽度为 0.5，颜色为“黑色”。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.random.rand(20) plt.plot(x, '*-', color='black', markersize=10, lw=0.5) plt.show()输出

要调整 Python 中 Matplotlib 中各个子图的高度，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。向当前图形添加子图，行数为 7，列数为 2，索引为 1。向当前图形添加子图，行数为 2，列数为 2，索引为 3。向当前图形添加子图，行数为 1，列数为 3，索引为 3。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(7, 2, 1) plt.subplot(2, 2, 3) plt.subplot(1, 3, 3) plt.show()输出

首先，确保您的系统上预安装了 python 和 pip。要检查 Python 版本，请键入python --version要检查 pip 版本，请键入pip −V然后，在命令提示符中运行以下 pip 命令以安装 Matplotlib。pip install matplotlib要验证 matplotlib 是否已成功安装在您的系统上，请在命令提示符中执行以下命令。import matplotlib matplotlib.__version__如果 matplotlib 已成功安装，则将显示 matplotlib 的版本。现在，让我们导入 Matplotlib 并绘制一些随机数据点。步骤导入 matplotlib。设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建随机数据点，x。使用 plot() 方法绘制 x。要 ... 阅读更多

要使 matplotlib.pyplot 停止强制标记样式，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 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点，使用“r*”标记，标记大小为 10。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.random.rand(20) y = np.random.rand(20) plt.plot(x, y, 'r*', markersize=10) plt.show()输出

要设置 Matplotlib 中等值线图的色标限制，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 x 和 y 获取数据。从坐标向量获取坐标矩阵。初始化 vmin 和 vmax 以设置 matplotlib 中等值线图的色标限制。使用 contourf() 方法绘制等值线。在 vmin 和 vmax 范围内使用标量映射创建色标。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from ... 阅读更多