要在 Python 中在一个标签中使用多个字体大小，我们可以使用 title() 方法中的 fontsize。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 plot() 方法绘制 x 和 y。初始化一个变量 fontsize。使用 title() 方法并带入 fontsize 参数设置图表的标题。关闭坐标轴。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 x = np.linspace(-5, 5, 100) y = np.cos(x) plt.plot(x, y) fontsize = 20 ... 阅读更多

要将原点放在图形中余弦曲线的中心，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 spines、top、left、right 和 bottom 设置坐标轴的位置。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。设置图表的标题。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.linspace(-5, 5, 100) y = np.cos(x) ax = plt.gca() ... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制箭头状线型，我们可以使用 quiver() 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 quiver() 方法绘制线条。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 = np.sin(x) plt.quiver(x[:-1], y[:-1], x[1:]-x[:-1], y[1:]-y[:-1], scale_units='xy', angles='xy', scale=1, color='red') plt.show()输出

要在 matplotlib 中绘制坐标轴上的矢量场，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、Y、T、R、U 和 V 数据点。向当前图形添加坐标轴并将其设为当前坐标轴。使用 quiver() 方法绘制 3D 箭头场。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 = 8 X, Y = np.mgrid[0:n, 0:n] T = np.arctan2(Y - n / 2., X - n/2.) ... 阅读更多

要在同一张图上绘制两个 Pandas 时间序列，并带有图例和辅助 Y 轴，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。创建一个带轴标签（包括时间序列）的一维 ndarray。使用一些列列表创建一个数据框。使用数据框 plot() 方法绘制列 A 和 B。使用 get_legend_handles_labels() 方法返回图例的句柄和标签。使用 legend() 方法在图形上放置图例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = ... 阅读更多

要使用 quiver，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 数组创建矢量坐标。获取 x、y、u 和 v 数据点。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。使用 gca() 方法获取当前坐标轴。设置坐标轴的 x 和 y 限制。要重绘当前图形，请使用 draw() 方法。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 soa = np.array([[0, 0, 3, 2], [0, 0, 4, 5], [0, 0, ... 阅读更多

要在 Seaborn/Matplotlib 中抑制 factorplot Y 轴的科学计数法，我们可以在 ticklabel_format() 方法中使用 style="plain"。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 keys、col1 和 col2 创建一个数据框。factorplot() 已重命名为 catplot()。要抑制科学计数法，请在 ticklabel_format() 方法中使用 style="plain"。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({"col1": [1, 3, 5, 7, 1], "col2": [1, 5, 7, 9, 1]}) sns.catplot(y="col1", x="col2", kind='bar', data=df, label="Total", height=3.5) plt.ticklabel_format(style='plain', ... 阅读更多

要在 matplotlib 中使坐标轴透明，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。将 '~.axes.Axes' 添加到图形中作为子图布置的一部分。设置当前坐标轴的面颜色。向图形添加坐标轴。使用 numpy 创建 t 和 s 数据。在坐标轴 2（步骤 5 中）上使用 plot() 方法绘制 t 和 s 数据点。要使坐标轴透明，请使用 set_alpha() 方法并将 alpha 值保持最小。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import ... 阅读更多

要在 matplotlib 的同一张图中命名不同的线条，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。创建两个数据点列表。使用 plot() 方法绘制 point1 和 point2。在图形上放置图例。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 points1 = [2, 4, 1, 5, 1] points2 = [3, 2, 0, 4, 3] plt.plot(points1, 'g--', label="plot A") plt.plot(points2, 'r-o', label="plot A") plt.legend() plt.show()输出

要使用 matplotlib 和 numpy 在图像上绘制圆圈，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。将图像从文件读取到数组中。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 imshow() 方法将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上。关闭坐标轴。在当前坐标轴上添加补丁。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.patches import Circle plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = ... 阅读更多