使用 subplot2grid 共享 x 轴，我们可以采取以下步骤 - 使用 numpy 创建随机数据 t、x、y1 和 y2。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。在常规网格内特定位置创建子图，colspan=3，rowspan=2。在常规网格内特定位置创建子图，colspan=3，sharex=ax1（步骤 3）。使用 plot() 方法绘制使用 t 和 y1 和 y2 的曲线。调整子图之间和周围的填充。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True t = np.arange(0.0, ... 阅读更多

要使用 Python 绘制 3D 图表，我们可以采取以下步骤 - 使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。获取 3D 轴对象。为数据点创建 x、y 和 z 列表。使用 scatter3D() 方法添加 3D 散点图，其中 x、y 和 z 数据点，markersize=150，marker=diamond。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) x = [2, 4, 6, 3, 1] y = [1, 6, 8, 1, 3] z = [3, 4, 10, 3, 1] ax.scatter3D(x, y, ... 阅读更多

要在 matplotlib 中的矩形中添加文本，我们可以在 annotate 方法中在矩形的中心点添加标签。步骤 使用 figure() 方法创建图形或激活现有图形。在当前轴中添加子图排列。要在绘图中添加矩形，请使用 Rectangle() 类获取矩形对象。在绘图上添加矩形面片。要添加矩形中的文本标签，我们可以获取矩形的中心值，即 cx 和 cy。使用 annotate() 方法将文本放置在矩形上。限制 x 和 y 轴以获得可见的矩形。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib ... 阅读更多

要获取一组点的中心，我们可以将列表的所有元素相加，然后将该和除以列表的长度，这样结果就可以作为相应轴的中心。步骤 创建两个数据点列表。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。获取 x 和 y 数据点的中心元组。将中心点放在绘图上。将中心注释为 x 和 y 数据点的中心标签。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = [5, ... 阅读更多

要在 matplotlib 中为矩形设置颜色，我们可以采取以下步骤 - 使用 figure() 方法创建图形或激活现有图形。使用 add_subplot() 方法将“~.axes.Axes”添加到图形作为子图排列的一部分。矩形通过具有宽度和高度的锚点定义。向绘图添加矩形面片。使用 xlim() 和 ylim() 方法设置 x 和 y 限制。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt, patches plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) rectangle = patches.Rectangle((0, 0), 3, 3, edgecolor='orange', facecolor="green", linewidth=7) ax.add_patch(rectangle) plt.xlim([-5, 5]) plt.ylim([-5, 5]) ... 阅读更多

要在 mplot3d 中缩放轴，我们可以采取以下步骤 - 使用 figure() 方法创建图形或激活现有图形。使用 Axes3D() 类实例化 3D 轴实例。要缩放 X 轴，请使用 set_xlim3d() 方法。要缩放 Y 轴，请使用 set_ylim3d() 方法。要缩放 Z 轴，请使用 set_zlim3d() 方法。要显示绘图，请使用 show() 方法。示例 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) ax.set_xlim3d(-100, 100) ax.set_ylim3d(-100, 100) ax.set_zlim3d(-100, 100) plt.show()输出阅读更多

要增加 Seaborn 图表中图例的字体大小，我们可以使用 fontsize 变量，并将其用于 legend() 方法的参数中。步骤 使用 Pandas 创建数据框。键为 number、count 和 select。使用 barplot() 方法在 Seaborn 中绘制条形图。初始化一个变量 fontsize 以增加图例的 fontsize。使用 legend() 方法将图例放置在图形上，并在参数中使用 fontsize。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import pandas import matplotlib.pylab as plt import seaborn as sns plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pandas.DataFrame(dict( number=[2, 5, 1, 6, 3], count=[56, 21, 34, 36, ... 阅读更多

要调整 matplotlib 图例框的大小，我们可以在 legend 方法中使用 borderpad 参数。步骤 使用两个具有不同线宽的列表创建 line1 和 line2。要在图形上放置图例并调整图例框的大小，请在 legend() 方法中使用 borderpad=2。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True line1, = plt.plot([1, 5, 1, 7], linewidth=0.7) line2, = plt.plot([5, 1, 7, 1], linewidth=2.0) plt.legend([line1, line2], ["line1", "line2"], bbox_to_anchor=(0.35, 1.0), borderpad=2) plt.show()输出

要在 matplotlib 的子图中降低刻度标签的密度，我们可以为密度分配最小值。步骤 初始化一个变量，density。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。使用 xticks() 方法获取或设置 X 轴的当前刻度位置和标签。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True density = 10 x = np.linspace(-2, 2, density) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.xticks(x) plt.show()输出阅读更多

要在 matplotlib 中切换轴，我们可以使用 subplots() 方法创建一个图形并添加两个子图。绘制曲线，提取 x 和 y 数据，并将这些数据设置为第二个绘制的曲线。步骤 使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。创建图形并添加一组两个子图。设置两个轴上的绘图标题。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。使用 get_xdata 和 get_ydata 提取 x 和 y 数据点。要切换绘图的轴，请将轴 1 曲线的 x_data 和 y_data 设置为轴 2 曲线。调整子图之间和周围的填充。要显示…阅读更多