要设置 matplotlib 图形的边距，我们可以使用 margins() 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 t 和 y 数据点。在索引 1 处向当前图形添加一个子图。使用 plot() 方法绘制 t 和 y 数据点。设置绘图标题。在索引 2 处向当前图形添加一个子图。使用 plot() 方法绘制 t 和 y 数据点。设置绘图标题。使用 margins(x=0, y=0) 设置绘图边距。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"] ... 阅读更多

要设置 Y 轴限制，我们可以使用 ylim() 方法并输入最大和最小限制值。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。为数据点创建两个列表。为 Y 轴的最大值和最小值创建两个变量。使用 ylim() 方法限制 Y 轴范围。使用 bar() 方法绘制条形图。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 = [1, 2, 3, 4, 5] y = [8, 4, 6, 1, 3] max_y_lim = max(y) + .5 min_y_lim = min(y) plt.ylim(min_y_lim, max_y_lim) plt.bar(x, y) ... 阅读更多

要提高 matplotlib 图像质量，我们可以使用更大的每英寸点数，即 dpi 值（大于 600），并且建议使用 pdf 或 .eps 格式。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 np.array 创建 2D 数据光栅。将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上。使用 savefig() 保存当前图像，dpi=1200 和 .eps 格式，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 data = np.array( [[0.1, 0.7, 0.6, 0.3], ... 阅读更多

要通过键盘输入关闭 Python 图形，我们可以使用 plt.pause() 方法、输入和 close() 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 创建随机的 t 和 y 数据点。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。使用 plot() 方法绘制 t 和 y 数据点。设置绘图标题。使用 draw() 方法重绘当前图形。运行一个真循环以暂停当前图形。从用户处获取输入以转到下一个语句。使用 close() 方法关闭图形。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot ... 阅读更多

要使用 imshow() 显示 np.array，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 np.array 创建 2D 数据光栅。将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上。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 data = np.array( [[0.1, 0.7, 0.6, 0.3], [0.2, 0.6, 0.5, 0.2], [0.8, 0.3, 0.80, 0.01], [0.3, 0.4, 0.2, 0.1]] ) plt.imshow(data, interpolation="nearest", cmap="RdYlGn_r") plt.show()输出

要使用 Python Pandas 绘制堆叠事件持续时间，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。创建一个包含 xmin 列表及其对应 xmax 的数据框。使用 hlines() 方法绘制堆叠事件持续时间。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd from datetime import datetime as dt from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(dict(xmin=[dt.strptime('1994-07-19', '%Y-%m-%d'), dt.strptime('2006-03-16', '%Y-%m-%d'), dt.strptime('1980-10-31', '%Y-%m-%d'), dt.strptime('1981-06-11', '%Y-%m-%d'), dt.strptime('2006-06-28', '%Y-%m-%d')], ... 阅读更多

要使 OSX 中的 matplotlib 在虚拟环境中工作，我们首先可以创建一个虚拟环境，然后激活该创建的环境。然后，在该虚拟环境中安装所有依赖项。步骤打开 ubuntu 终端。apt-get install python-venvpython -m venv source /bin/activate

要使用 matplotlib 在图形中用 A、B 和 C 注释子图，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。创建图形和一组子图，nrows=1 且 ncols=3。在数组上创建一个 1D 迭代器。迭代每个轴并将数据显示为图像。在循环本身中，放置文本 A、B 和 C。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import string plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, axs = plt.subplots(1, 3) axs = axs.flat for index, ax ... 阅读更多

要连接 3D 散点图上的两点，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。将轴作为子图排列添加到当前图形中。为 x、y 和 z 创建列表。使用 scatter() 方法绘制 x、y 和 z 数据点要连接这些点，请使用 plot() 方法，并使用黑色线条绘制 x、y 和 z 数据点。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 = ... 阅读更多

要使用 Python 和 Matplotlib 控制 3D 散点图上的 alpha 值，我们可以设置 facecolor 和 edgecolors 值。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 '~.axes.Axes' 作为子图排列的一部分添加到图形中。使用 numpy 创建 x、y 和 z 数据点。使用 scatter() 方法绘制 x、y 和 z 点。设置 facecolors 和 edgecolors。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 fig = plt.figure() ax ... 阅读更多