要在 matplotlib 的地图中插入比例尺，我们可以使用 AnchoredBar() 类来实例化比例尺对象。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建随机数据。使用 imshow() 方法将数据显示为图像，即在二维规则光栅上。使用 gca() 方法获取当前轴。绘制带下方居中对齐标签的水平比例尺。将比例尺图元添加到当前轴。关闭轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.axes_grid1.anchored_artists import AnchoredSizeBar import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] ... 阅读更多

要在 Python 中绘制具有 alpha 和 beta 参数的伽马分布，我们可以使用 gamma.pdf() 函数。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，并使用给定 RV 的 x 上的 gamma.pdf() 函数创建 y。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。使用 legend() 方法为绘图放置图例元素。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np import scipy.stats as stats from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(0, 10, 10) y = stats.gamma.pdf(x, a=5, scale=0.333) plt.plot(x, ... 阅读更多

要更改 matplotlib 中科学记数法的字体大小，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。制作 x 和 y 值列表。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。要更改科学记数法的字体大小，我们可以按名称使用 style="sci" 类。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = [10000, 20000, 300000, 34, 1, 10000] y = [1, 2, 0, 4, 1, 5] plt.plot(x, y, color='red') plt.ticklabel_format(axis="x", style="sci", scilimits=(0, ... 阅读更多

要使用 Pandas 绘制带阴影的条形图，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 Pandas 创建具有两列的数据框。将轴添加到当前图形作为子图排列的一部分。使用名称为 kind="bars" 的类制作一个图。制作阴影列表。使用 bars.patches 获取条形图补丁。迭代条形图补丁并设置每个补丁的阴影。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 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 2), columns=['a', ... 阅读更多

要绘制曲面图/3d 图，我们需要二维数据点，而不是一维数据框。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 add_subplot() 方法将“~.axes.Axes”添加到图形作为子图排列的一部分。为样本数量初始化变量“n”。使用 numpy 创建 x、y 和 z 数据点。使用 plot_surface() 方法制作曲面 3d 图。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 fig = plt.figure() ax = ... 阅读更多

要在 Seaborn regplot 中为点和线显示不同的颜色，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 Pandas 创建具有关键 X 轴和 Y 轴的数据框。使用回归模型绘制数值自变量。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(5) for i in range(10)], "Y-Axis": [np.random.randint(5) for i in range(10)]}) sns.regplot(x='X-Axis', y='Y-Axis', data=df, scatter_kws={"color": "red"}, line_kws={"color": "green"}) plt.show()输出 阅读更多

要在 Python 中渲染 3D 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 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。将轴添加到当前图形作为子图排列的一部分。使用 numpy 创建 x3、y3 和 z3 数据点。使用 numpy 创建 dx、dy 和 dz 数据点。使用 bar3d() 方法绘制 3D 条形图。要隐藏轴，请按名称使用 axis('off') 类。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 ... 阅读更多

要在同一坐标轴上具有多个图的 matplotlib 箱线图中添加图例，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 创建随机数据 a 和 b。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。将轴添加到当前图形作为子图排列的一部分。使用具有不同 facecolors 的 boxplot() 方法制作箱线图。要放置图例，请使用 legend() 方法以及两个箱线图 bp1 和 bp2，以及图例元素的有序标签。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt ... 阅读更多

要使用 matplotlib 在 X 轴上绘制针对特定日期的数据，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。制作日期列表并将它们转换为 datetime 格式作为 x。制作 y 数据点列表。设置主刻度的格式器。设置主刻度的定位器。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from datetime import datetime from matplotlib import pyplot as plt, dates as mdates plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True dates = ["01/02/2021", "01/03/2021", "01/04/2021", ... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制平均线，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。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。找到数组 x 的平均值。使用 plot() 方法绘制 x 和 y_avg 数据点。在图形上放置图例。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 ... 阅读更多