要在 Matplotlib 的日期时间轴上绘制矩形，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。创建一个新图形或激活现有图形。使用 add_subplot() 方法向图形添加一个 '~.axes.Axes' 作为子图排列的一部分。要定义矩形，请使用 datetime 和 Matplotlib 的日期查找锚点。使用 add_patch() 方法向 axes 添加一个 '~.Patch'。设置主轴定位器和格式化程序。限制 x 轴和 y 轴比例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from datetime import datetime, timedelta from matplotlib.patches import Rectangle import matplotlib.pyplot as plt ... 阅读更多

要从 Matplotlib 对数对数图中删除科学计数法，我们可以使用 ax.xaxis.set_minor_formatter(mticker.ScalarFormatter()) 语句。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 scatter() 方法绘制 x 和 y 数据点。使用 set_xscale() 和 set_yscale() 方法设置 x 轴和 y 轴比例。要删除科学计数法，请将刻度值格式化为数字。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, ticker as mticker plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.array([1, 7, 6, 4, 0]) y = np.array([6, 2, 3, ... 阅读更多

要关闭 Matplotlib 中的上方或右方轴刻度标记，我们可以创建一个自定义字典 visible_ticks 并关闭标志。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 数据点。创建一个字典来关闭轴刻度标记。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(-2, 2, 10) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) visible_ticks = { "top": False, ... 阅读更多

要在 Bokeh 中使用图像，请使用 image_url() 方法并传递图像列表。步骤将默认输出状态配置为在调用 :func:'show' 时生成保存到文件的输出。创建一个用于绘图的新图形。呈现从给定 URL 加载的图像。立即显示 Bokeh 对象或应用程序。示例 from bokeh.plotting import figure, show, output_file output_file('image.html') p = figure(x_range=(0, 1), y_range=(0, 1)) p.image_url(url=['bird.jpg'], x=0, y=1, w=0.8, h=0.6) show(p)输出

要水平显示图例元素，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() 方法绘制带有标签 line1、line2 和 line3 的线。使用 legend() 方法在图形上放置图例，在参数中使用标签数作为 ncol 值。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="line1") line2, = plt.plot([3, 2, 1], label="line2") line3, = plt.plot([2, 3, 1], label="line3") plt.legend(ncol=3, loc="upper right") plt.show()输出阅读更多

如果条件为真，要更改单个条形图的颜色，我们可以创建一组值和一个颜色列表，直到值为 2 为止；否则，在列表中添加黄色。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。初始化条形图的宽度变量。创建两个值和颜色列表。使用 bar() 方法绘制条形图。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 data = np.arange(5) width = 0.5 vals = [1, 2, 1, 5, ... 阅读更多

要注释热图的每个单元格，我们可以在 heatmap() 方法中使用 annot = True。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个具有 5 列的 Pandas 数据框。使用 sns.heatmap() 绘制数据框 (步骤 2)，在参数中使用 annot=True 标志。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(np.random.random((5, 5)), columns=["a", "b", "c", "d", "e"]) sns.heatmap(df, annot=True, annot_kws={"size": 7}) plt.show()输出阅读更多

要在折线图的 Y 轴上绘制多个 Pandas 列，我们可以使用 set_index() 方法设置索引。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“类别 1”、“类别 2”和“类别 3”列的数据框。使用 set_index() 方法使用现有列设置 DataFrame 索引。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 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({'Category 1': [2, 4, 5, 1, 0, 3], 'Category 2': [6, 3, 1, 4, 5, 2], 'Category 3': [2, 4, 1, 3, 6, 0]}) df.set_index('Category 1').plot() plt.show()输出

要在 Matplotlib 中创建两点之间的线段，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。要创建两点，请创建两个列表。从 point1 和 point2 中提取 x 和 y 值。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 值。为这两点放置文本。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 point1 = [1, 2] point2 = [3, 4] x_values = [point1[0], point2[0]] y_values = [point1[1], point2[1]] plt.plot(x_values, y_values, 'bo', linestyle="--") plt.text(point1[0]-0.015, point1[1]+0.25, "Point1") plt.text(point2[0]-0.050, point2[1]-0.25, "Point2") plt.show()输出阅读更多

渲染器文件类型描述AggPng光栅图形 - 使用抗锯齿几何引擎生成高质量图像Cairo png、ps、pdf、svg光栅或矢量图形 - 使用 Cairo 库步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。将后端名称设置为“Agg”。使用 numpy 创建一个 5×5 矩阵数组。使用 imshow() 方法将数据显示为图像，即在二维规则光栅上。要保存图形，请使用 savefig() 方法。示例 import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True mpl.use("Agg") data = np.random.rand(5, 5) plt.imshow(data, interpolation='nearest', cmap="copper") plt.savefig('agg.png')输出阅读更多