要在 Matplotlib/Seaborn 绘图中为特定单元格添加自定义边框，步骤如下：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个包含一些列的数据框。将矩阵数据集绘制为分层聚类的热图。获取热图轴作为子图排列。要在 Matplotlib 中添加自定义边框，我们可以初始化一个变量 border_color。使用自定义边框颜色，在热图轴上添加一个矩形补丁。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({"col1": [1, 4, 2, ... 阅读更多

要在绘图图例中仅显示文本标签，我们可以在参数中使用带 handlelength=0、handletextpad=0 和 fancybox=0 的 legend 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 x 和 y 数据点。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点，图例为“Z 字形”。使用 legend() 方法放置绘图的标签，参数中使用 handlelength=0、handletextpad=0 和 fancybox=0。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

要在 matplotlib 中绘制最小值、最大值、平均值和标准差的箱线图，步骤如下：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个 5×5 维的随机数据集。从数据中找到最小值、最大值、平均值和标准差。使用步骤 3 中的最小值、最大值、平均值和标准差数据创建一个 Pandas 数据框。从数据框列中创建一个箱线图。示例 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.randn(5, 5) min = data.min(0) max = data.max(0) avg = data.mean(0) std = data.std(0) df = ... 阅读更多

要使用 matplotlib 将散点添加到箱线图中，我们可以使用 boxplot() 方法并枚举 Pandas 数据框以获取 x 和 y 数据点来绘制散点。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 DataFrame 类创建一个数据框，其中键为 Box1 和 Box2。从数据框中创建箱线图。使用数据（步骤 1）查找散点图的 x 和 y。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = ... 阅读更多

要在直方图中将标签放在中心，我们可以计算每个补丁的中间点，并使用 xticks() 方法相应地放置刻度标签。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个随机标准样本数据 x。初始化一个变量，用于表示 bin 的数量。使用 hist() 方法创建一个直方图。计算每个补丁中心处的刻度列表。创建一个刻度标签列表。使用 xticks() 方法放置 x 轴刻度和标签。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

要共享轴时显示刻度标签，我们只需使用带 sharey 参数的 subplot() 方法即可。默认情况下，y 刻度标签是可见的。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 subplot() 方法向当前图形添加一个子图，其中 nrows=1、ncols=2，轴 ax1 的索引为 1。在轴 1 上绘制一条线。使用 subplot() 方法向当前图形添加一个子图，其中 nrows=1、ncols=2，轴 ax2 的索引为 2。在轴 2 上绘制一条线。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"] ... 阅读更多

要从 matplotlib 绘图中提取数据，我们可以使用 get_xdata() 和 get_ydata() 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 y 数据点。使用 color='red' 和 linewidth=5 绘制 y 数据点。打印一条数据提取语句。使用 get_xdata() 和 get_ydata() 方法从绘图（步骤 3）中提取数据。打印 x 和 y 数据（步骤 5）。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 y = np.array([1, 3, 2, 5, 2, 3, 1]) curve, = plt.plot(y, c='red', lw=5) print("Extracting ... 阅读更多

要使用 matplotlib 绘制复数，我们可以创建一个包含复数的数据集。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建随机复数。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。使用 scatter() 方法绘制散点。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 data = np.random.rand(10) + 1j*np.random.rand(10) fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(data.real, data.imag, c=data.real, cmap="RdYlBu_r") plt.show()输出 阅读更多

要使用 Pandas 和 Matplotlib 绘制多个线图，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 DataFrame 类创建一个二维的、可能是不均匀的表格数据，其中列为 x、y 和方程。获取按给定索引（例如 x、方程和 y）组织的重塑数据框。使用 plot() 方法绘制线条。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([ ["y=x^3", 0, 0], ["y=x^3", 1, 1], ... 阅读更多

要在 matplotlib 中显示多个颜色条，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。创建一个图形和一组子图。初始化一个变量 N，用于表示样本数据的数量。使用 numpy 创建随机数据 1。将数据显示为图像，即在二维规则光栅上，使用 data1。向绘图添加一个颜色条。使用不同的数据集和轴重复步骤 4、5 和 6。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 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, ncols=1) N ... 阅读更多