要强制 Matplotlib 中的误差条最后渲染，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或激活现有图形。使用 gca() 方法获取当前轴。绘制线条列表。使用附加误差条的线条和/或标记绘制 y 与 x 的关系。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 fig = plt.figure() ax = plt.gca() [ax.plot(np.random.rand(10)) for j in range(10)] ax.errorbar(range(10), np.random.rand(10), yerr=.3 * np.random.rand(10)) plt.show() 输出 阅读更多

Matplotlib 提供了许多颜色图，可以使用 :func:'~matplotlib.cm.register_cmap' 添加其他颜色图。此函数记录了内置颜色图，如果调用，它还会返回所有已注册颜色图的列表。示例 from matplotlib import pyplot as plt cmaps = plt.colormaps() print("可能的颜色图是：") for item in cmaps: print(item) 输出 Accent Accent_r Blues ... ... ... viridis_r winter winter_r

要使用 Pandas 将多个时间序列数据框绘制到单个图中，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。创建一个包含时间序列的 Pandas 数据框。设置时间序列索引以进行绘图。在图上绘制卢比和美元。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt, dates plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(dict(date=list(pd.date_range("2021-01-01", periods=10)), rupees=np.linspace(1, 10, 10), dollar=np.linspace(10, 20, 10))) df.set_index(pd.to_datetime(df.date), drop=True).plot() df = df.set_index(pd.to_datetime(df.date), drop=True) df.rupees.plot(grid=True, label="rupees", legend=True) df.dollar.plot(secondary_y=True, ... 阅读更多

要为 Matplotlib 中的同一个条目创建多个图例键，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 plot() 方法绘制 line1 和 line2。使用 legend() 方法在图上放置图例，numpoints=1。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.legend_handler import HandlerTuple plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True p1, = plt.plot([1, 2.5, 3], 'r-d') p2, = plt.plot([3, 2, 1], 'k-o') l = plt.legend([(p1, p2)], ['Two keys'], numpoints=1, handler_map={tuple: HandlerTuple(ndivide=None)}) plt.show() 输出 阅读更多

要删除图像中的水平线，我们可以采取以下步骤：读取本地图像。将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。对每个数组元素应用固定级别阈值。获取用于形态学运算的指定大小和形状的结构元素。执行高级形态变换。在二值图像中查找轮廓。使用不同的内核大小重复步骤 4。使用步骤 7 中的新内核重复步骤 5。显示结果图像。示例 import cv2 image = cv2.imread('input_image.png') cv2.imshow('source_image', image) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[1] horizontal_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (25, 1)) detected_lines = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中指定图例框架的线宽，可以使用 set_linewidth() 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() 方法创建图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制 x 和 y。在图形上放置图例并获取图例实例。获取线条并在图例框架中设置线宽。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 x = np.linspace(-5, 5, 100) y ... 阅读更多

要绘制包含所有 x 轴刻度的 Pandas 多索引数据框，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 1000 个样本数据创建索引值。使用轴标签制作一维 ndarray。获取序列的平均值。绘制 g 数据框。在当前轴上设置刻度和刻度标签。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True idx = pd.date_range("2020-01-01", periods=1000) val = np.random.rand(1000) s = pd.Series(val, idx) g = s.groupby([s.index.year, s.index.month]).mean() ... 阅读更多

我们可以将当前图形保存在本地机器上并显示它。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 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。使用 savefig() 方法保存图形。示例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100) plt.plot(x, np.sin(x) * x, c='red') plt.savefig("myimage.png") 输出 当我们执行代码时，它会将以下图像保存为项目目录中的“myimage.png” 阅读更多

要绘制轴外的线（即箭头），我们可以使用 annotate() 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 figure() 方法创建一个新图形或激活现有图形。清除当前图形。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 annotate() 方法在轴外放置一条线。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 fig = plt.figure(1) fig.clf() ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.annotate('', xy=(0, -0.1), xycoords='axes fraction', xytext=(1, -0.1), ... 阅读更多

要使用matplotlib动画化颜色条，可以按照以下步骤操作：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个新的图形或激活一个已存在的图形。将一个“~.axes.Axes”对象作为子图的一部分添加到图形中。基于预先存在的axes对象（即ax对象）实例化Divider，并为指定的单元返回一个新的轴定位器。在给定的*位置*创建一个与主轴具有相同高度（或宽度）的轴。使用numpy创建随机数据。使用imshow()方法绘制随机数据。设置绘图标题。实例化颜色图列表。要制作动画……阅读更多