要在 matplotlib 中更改图例字体，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 数据点。使用 plot() 方法绘制 x、sin(x) 和 cos(x)。使用 legend() 方法放置图例。迭代 legend.get_texts() 并更新图例字体。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) plt.plot(x, np.sin(x), label="$y=sin(x)$") plt.plot(x, np.cos(x), label="$y=cos(x)$") legend = plt.legend(loc='upper right') i = 1 for t in legend.get_texts():   ... 阅读更多

要在 Seaborn 中的热图注释中添加单位，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 创建一个 5×5 维矩阵。将矩形数据绘制为颜色编码矩阵。使用百分比单位注释热图值。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.rand(5, 5) ax = sns.heatmap(data, annot=True, fmt='.1f', square=1, linewidth=1.) for t in ax.texts: t.set_text(t.get_text() + " %") plt.show()输出阅读更多

要使用连续值对 matplotlib 散点图进行着色，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 numpy 创建 x、y 和 z 随机数据点。创建一个图形和一组子图。创建一个散点图。在现有 axes 中绘制一个颜色条，带有散点图标量映射实例。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, y, z = np.random.rand(3, 50) f, ax = plt.subplots() points = ax.scatter(x, y, c=z, s=50, cmap="plasma") f.colorbar(points) ... 阅读更多

要在 matplotlib 图例中进行文本对齐，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 数据点。使用 plot() 方法绘制 x、sin(x) 和 cos(x)。使用 legend() 方法放置图例并初始化一个方法。迭代 legend.get_texts() 方法以设置水平对齐方式。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) plt.plot(x, np.sin(x), label="$y=sin(x)$") plt.plot(x, np.cos(x), label="$y=cos(x)$") legend = plt.legend(loc='upper right') for t in ... 阅读更多

要绘制带有等高线图投影的 3d plot_surface，我们可以使用 plot_surface() 和 contourf() 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、y、X、Y 和 Z 数据点。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。将 '~.axes.Axes' 添加到图形作为子图排列的一部分，带有 3D 投影。使用 plot_surface() 方法创建表面图。使用 contourf() 方法创建 3D 填充等高线图。关闭 axes。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] ... 阅读更多

要向颜色条添加刻度，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。使用 numpy 创建 x、y 和 z 数据点。使用 imshow() 方法将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上。在 z 的最小值和最大值范围内使用 numpy 创建刻度。为 ScalarMappable 实例 *mappable* 创建一个颜色条，ticks=ticks。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, y = np.mgrid[-1:1:100j, -1:1:100j] z = (x + ... 阅读更多

要更改 matplotlib 颜色条标签的字体属性，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 和 z 数据点。使用 imshow() 方法将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上。为 ScalarMappable 实例 *mappable* 创建一个颜色条。使用颜色条 axes 设置字体属性，使标签为粗体。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, y = np.mgrid[-1:1:100j, -1:1:100j] z = ... 阅读更多

要使用 matplotlib 绘制散点趋势线，我们可以使用 polyfit() 和 poly1d() 方法获取趋势线点。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 numpy 绘制 x 和 y 数据点。使用 polyfit() 和 poly1d() 方法查找趋势线数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 p(x) 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 x = np.random.rand(100) y ... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制六边形直方图，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 x 和 y 数据点。创建一个图形和一组子图。使用 hexbin() 方法绘制 x 和 y。设置绘图标题。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 = 2 * np.random.randn(5000) y = x + np.random.randn(5000) fig, ax = plt.subplots() _ = ax.hexbin(x[::10], y[::10], gridsize=20, cmap='plasma') ax.set_title('Hexbin Histogram') ... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制二维直方图，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 x 和 y 数据点。创建一个图形和一组子图。使用 hist2d() 方法绘制 x 和 y。设置绘图标题。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 = 2 * np.random.randn(5000) y = x + np.random.randn(5000) fig, ax = plt.subplots() _ = ax.hist2d(x[::10], y[::10]) ax.set_title('2D Histogram') plt.show()输出阅读更多