要在 Python 中的 matplotlib 中设置 X 轴值，我们可以采取以下步骤 - 创建两个用于 x 和 y 数据点的列表。获取 xticks 范围值。使用 plot() 方法和 xtick 范围值以及 y 数据点绘制线条。使用 xticks() 方法将 xticks 替换为 X 轴值。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = [45, 1, 34, 78, 100] y = [8, 10, 23, 78, 2] default_x_ticks = range(len(x)) plt.plot(default_x_ticks, y) plt.xticks(default_x_ticks, x) plt.show()输出

要在 matplotlib 中制作旋转的 3D 图形，我们可以使用 Animation 类来重复调用函数。步骤初始化网格数量、每秒调用函数的频率、帧数等变量。创建曲线所需的 x、y 和 z 数组。使用 lambda 函数创建一个生成 z 数组的函数。要将函数传递到动画类中，请创建一个用户定义函数来删除以前的绘图，并使用 x、y 和 z 数组绘制曲面。创建一个新图形或激活现有图形。使用 subplots() 方法添加子图排列。使用 set_zlim() 方法设置 Z 轴限制。调用 animation 类来为曲面图制作动画。要显示 ... 阅读更多

要在 Seaborn 中并排绘制两个图形，我们可以采取以下步骤 - 要创建两个图形，我们可以使用 nrows=1、ncols=2 和图形大小 (7, 7)。使用 Pandas 创建一个包含键 col1 和 col2 的数据帧。使用 countplot() 显示每个分类箱中观察值的计数（使用条形图）。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 pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True f, axes = plt.subplots(1, 2) df = pd.DataFrame(dict(col1=np.linspace(1, 10, 5), col2=np.linspace(1, 10, 5))) sns.countplot(df.col1, x='col1', ... 阅读更多

要将 matplotlib 图形显示为全屏，我们可以使用 full_screen_toggle() 方法。步骤使用 figure() 方法创建图形或激活现有图形。使用两个列表绘制线条。返回当前图形的图形管理器。要切换全屏图像，请使用 full_screen_toggle() 方法。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 plt.figure() plt.plot([1, 2], [1, 2]) manager = plt.get_current_fig_manager() manager.full_screen_toggle() plt.show()输出

要绘制 4D 图，我们可以创建 x、y、z 和 c 标准数据点。创建一个新图形或激活现有图形。步骤使用 figure() 方法创建图形或激活现有图形。将图形添加为子图排列的一部分。使用 numpy 创建 x、y、z 和 c 数据点。使用 scatter 方法创建散点图。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') x = np.random.standard_normal(100) y = np.random.standard_normal(100) z = np.random.standard_normal(100) c = np.random.standard_normal(100) img = ax.scatter(x, ... 阅读更多

要从输入文本文件绘制非常简单的条形图，我们可以采取以下步骤 - 为条形名称和高度创建空列表。读取文本文件并迭代每一行。将名称和高度追加到列表中。使用列表绘制条形图（步骤 1）。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 bar_names = [] bar_heights = [] for line in open("test_data.txt", "r"):    bar_name, bar_height = line.split()    bar_names.append(bar_name)    bar_heights.append(bar_height) plt.bar(bar_names, bar_heights) plt.show()"test_data.txt" 包含以下数据 - Javed 75 Raju 65 Kiran 55 Rishi 95输出阅读更多

要使两个直方图具有相同的箱宽，我们可以计算一组数据的直方图。步骤创建随机数据 a 和正态分布 b。初始化一个变量 bins，用于相同的箱宽。使用 hist() 方法绘制 a 和 bins。使用 hist() 方法绘制 b 和 bins。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 a = np.random.random(100) * 0.5 b = 1 - np.random.normal(size=100) * 0.1 bins = 10 bins = np.histogram(np.hstack((a, b)), bins=bins)[1] plt.hist(a, bins, edgecolor='black') plt.hist(b, bins, edgecolor='black') plt.show()输出阅读更多

要增加/减少 matplotlib 中 x 和 y 刻度标签的字体大小，我们可以将字体大小变量初始化为减小或增加字体大小。步骤创建一个数字列表 (x)，可用于刻度轴。使用 subplot() 获取轴，这有助于向当前图形添加子图。分别使用 set_xticks 和 set_yticks 方法以及列表 x（来自步骤 1）在 x 和 y 轴上设置刻度。使用 set_xticklabels() 和 set_yticklabels() 以及字体大小变量，使用标签列表（["one"，"two"，"three"，"four"]）设置刻度标签。要增加轴和刻度标签之间的间距，我们可以使用 tick_params() 方法以及 pad 参数，这有助于 ... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制圆内的矩形，我们可以采取以下步骤 - 使用 figure 方法创建一个新图形或激活现有图形。向当前轴添加子图。使用 Rectangle() 和 Circle() 类创建矩形和圆实例。在轴上添加补丁。使用 xlim() 和 ylim() 方法缩放 x 和 y 轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib 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) rect1 = patches.Rectangle((-2, -2), 4, 2, color='yellow') circle1 = matplotlib.patches.Circle((0, 0), radius=3, color='red') ax.add_patch(circle1) ax.add_patch(rect1) plt.xlim([-5, 5]) plt.ylim([-5, 5]) plt.axis('equal') plt.show()输出阅读更多

set_xlim - 设置 X 轴视图限制。set_xbound - 设置 X 轴的下限和上限数值。要设置 xlim 和 xbound，我们可以采取以下步骤 - 使用 subplots(2)，我们可以创建一个图形和一组子图。这里，我们创建了 2 个子图。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法使用轴 1 绘制 x 和 y 数据点。使用 set_xlim() 方法设置 x 限制。使用轴 2 使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。使用 set_xbound() 方法设置 xbound。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