要使绘图的 x 轴刻度标签成为简单的图形，可以使用 Matplotlib 执行以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。初始化简单图形的 y 位置。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。使用 add_subplot() 方法将 '~.axes.Axes' 添加到图形作为子图排列的一部分。使用 plot() 方法绘制线条。使用 set_ticks() 方法设置 X 轴刻度。设置空刻度标签。使用 add_patch() 方法添加圆形和矩形补丁。实例化 Circle() 和 Rectangle() 类。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as patches ... 阅读更多

要指示条形图中的统计显著差异，可以使用 Matplotlib 执行以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建均值、标准差、索引、宽度和标签数据点。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。使用 bar() 方法创建条形图。使用附带误差线的线条和/或标记绘制 Y 与 X。缩放 Y 轴。获取或设置 X 轴的当前刻度位置和标签。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 means = (5, 15, ... 阅读更多

要使用 networkx 在图表中显示节点名称，可以使用 Matplotlib 执行以下步骤：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。使用 add_nodes_from() 方法添加多个节点。使用 add_edge_from() 方法添加所有边。使用 draw() 方法使用 Matplotlib 绘制图形 G。将 with_labels 设置为 True。要显示图形，可以使用 show() 方法。示例 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, 1), (2, 3), (1, 4), (3, 4)]) nx.draw(G, ... 阅读更多

要在 Seaborn Implot 上添加标题，可以执行以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用两列（X 轴和 Y 轴）创建一个 Pandas 数据框。使用 implot() 方法。使用 gca() 方法获取当前轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import pandas import matplotlib.pylab as plt import seaborn as sns import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pandas.DataFrame({"X-Axis": [np.random.randint(10) for i in range(10)], "Y-Axis": [i for i in range(10)]}) bar_plot = sns.lmplot(x='X-Axis', y='Y-Axis', data=df, height=3.5) ax = plt.gca() ax.set_title("Random Data Implot") ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中绘制透明的 Poly3DCollection 绘图，可以执行以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建新图形或激活现有图形。使用 projection=3d 将 '~.axes.Axes' 添加到图形作为子图排列的一部分。创建 x、y 和 z 数据点。创建一个顶点列表。将 x、y 和 z 数据点转换为元组的压缩列表。获取 Poly3d 的实例列表。使用 add_collection3d() 方法将 3D 集合对象添加到绘图。关闭坐标轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt ... 阅读更多

要在虚拟环境中安装 Matplotlib，可以在终端中执行以下步骤：virtualenv source env/bin/activate pip install matplotlib pip freeze > requirements.txt cat requirements.txt (查看 Matplotlib 详情)

要绘制共享相同 Y 轴的两个水平条形图，可以在 subplot() 方法中使用 sharey=ax1，对于水平条形图，可以使用 barh() 方法。步骤创建数据点的列表。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。使用 subplot() 方法将子图添加到当前图形，索引为 1。使用 barh() 方法在轴 1 上绘制水平条形图。使用 subplot() 方法将子图添加到当前图形，索引为 2。共享轴 1 的 Y 轴。在轴 2 上绘制水平条形图。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, ... 阅读更多

要删除 Matplotlib 中的特定线或曲线，可以执行以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 plot() 方法绘制 line1 和 line2。弹出第二条线并将其删除。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt, image as mimg plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True line_1 = plt.plot([1, 2, 3]) line_2 = plt.plot([2, 4, 6]) line = line_2.pop(0) line.remove() plt.show()输出

要设置图像的色彩映射，可以执行以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。将图像从文件读取到数组中。选择数据的一个通道。将数据显示为图像，即使用“热”色彩映射的二维规则栅格。关闭坐标轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt, image as mimg plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True img = mimg.imread('bird.jpg') lum_img = img[:, :, 0] plt.imshow(lum_img, cmap="hot") plt.axis('off') plt.show()输出阅读更多

要使用 matplotlib.pyplot、imshow() 和 savefig() 以全分辨率绘图，可以将 dpi 值保持在 600 到 1200 之间。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。在给定形状中设置随机值。将数据显示为图像，即二维规则栅格。使用 1200 dpi 保存图形。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 data = np.random.rand(5, 5) plt.imshow(data, cmap="plasma") plt.savefig("myimage.eps", dpi=1200) plt.show()输出