要在 matplotlib 中添加粗体注释文本，我们可以使用标签的 LaTeX 表示。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。要设置每个散点图的标签，请创建一个标签列表。使用 scatter() 方法绘制 xpoints、ypoints。对于颜色，使用 xpoints。迭代压缩的标签、xpoints 和 ypoints。在 for 循环中使用带粗体 LaTeX 表示的 annotate() 方法。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 xpoints = np.linspace(1, 10, 10) ypoints = np.random.rand(10) labels ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中绘制半极坐标图或四分之一极坐标图，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。将轴添加到图形中作为子图排列的一部分。对于半极坐标图或四分之一极坐标图，使用 set_thetamax() 方法。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 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection="polar") max_theta = 90 ax.set_thetamax(max_theta) plt.show()输出阅读更多

要在 Matplotlib 中在 3D 轴上绘制一个点，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。将轴添加到图形中作为子图排列的一部分，并使用 3d 投影。要绘制 3d 轴中的一个点，请使用 scatter() 方法。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 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(2, 3, 4, c='red', marker='*', s=1000) plt.show()输出阅读更多

要将数据框显示在绘图旁边，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 数据框创建具有直线和方形键的数据框。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。使用 nrows=1、cols=2 和 index=1 将子图添加到图形中。使用 scatter() 方法绘制数据框点。使用 nrows=1、cols=2 和 index=2 将子图添加到图形中。初始化变量 font_size、bbox 以创建表格。关闭当前轴。使用 table() 方法将表格添加到当前轴。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 Pandas/Matplotlib 中针对类别绘制直方图，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 Pandas 数据框创建潜在的异构表格数据。从数据框值创建直方图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({'a': [1, 1, 1, 1, 3],'b': [1, 1, 2, 1, 3],'c': [2, 2, 2, 1, 3],    'd': [2, 1, 2, 1, 3],}) df.hist() plt.show()输出

要在 Matplotlib 中绘制带有多个标签的条形图，我们可以采取以下步骤 -为 men_means、men_std、women_means 和 women_std 创建一些数据集。使用 numpy 创建索引数据点。初始化条形的宽度。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。使用 bar() 方法创建 rects1 和 rects2 条形矩形。使用 set_ylabel()、set_title()、set_xticks() 和 set_xticklabels() 方法。在绘图上放置图例。使用 autolabel() 方法为条形图添加多个标签。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 men_means, men_std = (20, ... 阅读更多

要旋转 3D matplotlib 中的轴标签文本，我们可以使用 set_zlabel() 方法并在方法的参数中使用旋转。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 projection="3d" 将子图添加到当前轴。为角度初始化一个变量 angle。使用 set_zlabel() 方法设置 Z 轴标签并进行旋转。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 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') angle = 45 ax.set_zlabel('Z-Axis', rotation=angle) plt.show()输出阅读更多

要在 Matplotlib 中在同一轴上绘制多个图例，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两个具有不同标签、线宽和线型的列表绘制线条。将第一个图例放置在右上角位置。将艺术家（即第一个图例）添加到当前轴。将第二个图例放置在当前轴的右下角位置。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 line1, = plt.plot([1, 2, 3], label="Line 1", linestyle='--') line2, = plt.plot([3, 2, 1], label="Line 2", ... 阅读更多

在 Matplotlib 中绘制两条线之间角度的最佳方法是使用 Arc 类创建角度弧以绘制两者之间的角度。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”添加到图形中作为子图排列的一部分。创建作为 l1 和 l2 的 2D 线实例。将线条添加到当前轴。要绘制角度，请调用返回椭圆弧的用户定义方法。可以使用线的斜率创建弧长。添加 ... 阅读更多

在 Matplotlib 中的条形图上方显示百分比，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 x 和 y 数据点；初始化一个变量 width。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。使用 x 和 y 数据点添加条形。迭代条形块；使用 text() 方法在条形上方放置文本。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 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [3, 4, 2, ... 阅读更多