要查找在 matplotlib 中绘制的两条曲线之间的面积，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、c1 和 c2 数据点。使用 plot() 方法绘制 (x, c1) 和 (x, c2)。使用 fill_between() 方法用灰色填充两条曲线 c1 和 c2 之间的区域，并进行“|”阴影处理。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 x = np.linspace(0, 1, 100) c1 = x ** 2 c2 = x plt.plot(x, c1) plt.plot(x, c2) plt.fill_between(x, ... 阅读更多

要创建 matplotlib 中的 Parula 色图，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 创建色图数据。从颜色列表创建“LinearSegmentedColormap”。Viscum 是一款用于分析色图和创建新色图的小工具。使用 imshow() 方法将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上显示。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from viscm import viscm plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True cm_data = np.random.rand(4, 4) parula_map = LinearSegmentedColormap.from_list('parula', cm_data) viscm(parula_map) plt.imshow(np.linspace(0, 100, ... 阅读更多

要设置 matplotlib 中绘图画布的大小，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。使用 figsize 7.50 和 3.50 设置图形大小。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。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(-2, 2, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.show()输出

要获取默认的 Seaborn 颜色调色板，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。返回定义调色板的颜色列表或连续色图。将调色板中的值绘制为水平数组。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True current_palette = sns.color_palette() sns.palplot(current_palette) plt.show()输出

要在同一注释方法中添加不同的字体大小，我们可以采取以下步骤创建可以放置文本的 x 和 y 数据点列表。初始化一个变量“labels”，即一个字符串。创建字体大小列表。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。迭代上述列表并为每个标签的文本添加注释并设置其字体大小。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 X = [0.1, .2, .3, .4, .5, .6, 0.8] Y = [0.1, 0.12, 0.13, 0.20, 0.23, 0.25, 0.27] labels = 'Welcome' ... 阅读更多

要使用 Keras 加载图像并显示图像，我们将使用 load_image() 方法加载图像并将要显示的图像的目标大小设置为。步骤使用 load_img() 方法加载图形。设置图像的目标大小。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from keras.preprocessing import image img = image.load_img('bird.jpg', target_size=(350, 750)) img.show()输出

要调整绘图边缘与 X 轴之间的间距，我们可以使用 tight_layout() 方法或设置当前图形的底部填充。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。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, 100) y = np.exp(x) plt.plot(x, y, c='red', lw=1) plt.show()输出阅读更多

要使用 matplotlib 在 X 轴下方添加脚注，我们可以使用 figtext() 和 text() 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 numpy 绘制 x 和 y 数据点。要放置脚注，请使用 figtext() 方法以及 x、y 位置和框属性。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, 100) y = np.exp(x) plt.plot(x, y) plt.figtext(0.5, 0.01, "footnote: $y=e^{x}$", ha="center", fontsize=18, bbox={"facecolor": "green", "alpha": 0.75, "pad": 5}) plt.show()输出阅读更多

要按名称绘制具有类别的 yscale，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 y 数据点。使用 numpy 创建 x 数据点。在索引 1 处向当前图形添加子图。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。对于按名称的线性类，使用 yscale("linear") 方法。设置当前子图的标题。使用不同的索引、按名称的 yscale() 类和绘图标题重复步骤 4 到 5。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] ... 阅读更多

要在 seaborn KDE 图中找到中位数，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。查找数据的中位数（步骤 2）。使用 kdeplot() 绘制阴影区域。使用 axvline() 方法绘制垂直线。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.randn(30) xmedian = np.median(data) k = sns.kdeplot(x=data, shade=True) plt.axvline(xmedian, c='red') plt.show()输出阅读更多