要绘制通过一个点的水平和垂直线，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。使用斜率 (m1、m2) 和截距 (c1 和 c2) 创建两条线。初始化斜率和截距值。使用 numpy 创建 x 数据点。使用 plot() 方法绘制 x、m1、m2、c2 和 c1 数据点。使用截距和斜率值，找到交点。使用虚线 linestyle 绘制水平和垂直线。在图上绘制 xi 和 yi 点要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, ... 阅读更多

要绘制没有轴的 3D 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 figure() 方法创建一个新图形或激活一个现有图形。使用 subplots() 方法将轴添加到当前图形作为子图排列。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 fig = plt.figure() ... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制重叠线，我们可以使用变量重叠，它基本上设置了绘图中的不透明度或 alpha 值。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。初始化一个变量重叠以设置线的 alpha 值。分别使用红色和绿色绘制线 1 和线 2，并具有相同的 alpha 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 overlapping = 0.150 line1 = plt.plot([1, 3, 5, 2, 5, 3, 1], c='red', alpha=overlapping, lw=5) line2 = plt.plot([7, 2, 5, 7, 5, 2, ... 阅读更多

要在 matplotlib 中禁用对数图的次刻度线，我们可以使用 minorticks_off() 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。在索引 1 处向当前图形添加子图。使用 color=red 绘制 x 和 y 数据点。将 x 轴刻度设置为按名称的对数类。设置当前绘图的标题。在索引 2 处向当前图形添加子图。使用 color=green 绘制 x 和 y 数据点。将 x 轴刻度设置为按名称的对数类。关闭绘图的次刻度线。将绘图的标题设置为索引 2。要 ... 阅读更多

要在 matplotlib plot 函数中给线添加边框，我们可以两次调用 plot() 函数，并使用不同的线宽。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。绘制 x 和 y 数据点，其中线宽=10，颜色=黑色。再次绘制 x 和 y 点，其中线宽=8，颜色=红色。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, c='black', lw=10) plt.plot(x, y, c='red', lw=8) plt.show()输出阅读更多

我们可以使用 annotate() 将表情符号放置在条形图的顶部。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个包含表情符号的频率和标签列表。使用 figure() 方法创建一个新图形或激活一个现有图形。使用 bar() 方法绘制条形图。使用 annotate() 方法将表情符号作为标签放置要显示图形，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 freqs = [7, 8, 5, 3, 6] labels = ['😊', '😲', '😂', '😃', '😛'] plt.figure() p1 = plt.bar(np.arange(len(labels)), freqs) for rect1, ... 阅读更多

要绘制具有不同标记大小的 3D 投影上的散点图，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 xs、ys 和 zs 数据点初始化一个变量“s”以用于不同大小的标记。使用 figure() 方法创建图形或激活现有图形。使用 subplots() 方法将轴添加到当前图形作为子图排列。使用 scatter() 方法绘制 xs、ys 和 zs 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"] = ... 阅读更多

要在 matplotlib 中为 3D 条形图创建图例，我们可以绘制 3D 条形图并使用 legend() 方法放置图例。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 figure() 方法创建一个新图形或激活一个现有图形。将轴作为子图排列的一部分添加到图形中。使用 numpy 创建数据 x3、y3、z3、dx、dy 和 dz 的列表。使用 bar3d() 方法绘制 3D 条形图。为图例放置创建一个矩形轴。使用 legend() 方法为条形图放置图例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib ... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制没有轴的 3D 图上的散点图，我们可以使用 scatter() 方法并将轴关闭。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 figure() 方法创建一个新图形或激活一个现有图形。将轴添加为子图排列。使用 numpy 创建 xs、ys 和 zs 数据点。使用 scatter() 方法创建散点图。使用 ax.axis('off') 方法隐藏轴。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 = fig.add_subplot(projection="3d") ... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制技术图纸中的距离箭头，我们可以使用带箭头属性的 annotate() 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 axhline() 方法在轴上添加一条水平线，即 y=3.5。使用 axhline() 方法在轴上添加一条水平线，即 y=2.5。使用 annotate() 方法绘制一个箭头线以显示距离，在下一条语句中，再次使用 annotate() 方法显示两条水平线之间的距离。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 plt.axhline(3.5) plt.axhline(2.5) ... 阅读更多