要在 matplotlib 中为 pcolormesh 制作动画，我们可以采取以下步骤：创建图形和一组子图。使用 numpy 创建 x、y 和 t 数据点。创建 X3、Y3 和 T3，使用 meshgrid 从坐标向量返回坐标矩阵。使用 pcolormesh() 方法创建具有非规则矩形网格的伪彩色图。使用 colormesh 轴创建颜色条。使用 Animation() 类方法为 pcolormesh 制作动画。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, animation plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() x = np.linspace(-3, 3, 91) t = np.linspace(0, 25, 30) y = np.linspace(-3, 3, 91) X3, Y3, T3 = ... 阅读更多

要为 hist2d 图添加颜色条，我们可以将标量映射对象传递到 colorbar() 方法的参数中。步骤 使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。使用 hist2d() 方法创建二维直方图图。为 hist2d 标量映射实例创建颜色条。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, colors plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.random.randn(100) y = np.random.randn(100) + 5 fig, ax = plt.subplots() hh = ax.hist2d(x, y, bins=40, norm=colors.LogNorm()) fig.colorbar(hh[3], ax=ax) plt.show()输出 阅读更多

要在 Python 中绘制密度图，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 side、x、y 和 z。Numpy linspace 有助于根据第三个数创建两个点之间的数据。使用 side 数据从坐标向量返回坐标矩阵。使用 x 和 y（步骤 2）创建指数数据。使用 pcolormesh() 方法创建具有非规则矩形网格的伪彩色图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt, cm, colors import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True side = np.linspace(-2, 2, 15) X, Y = np.meshgrid(side, side) Z = np.exp(-((X - 1) ... 阅读更多

要在轴标签和图例中编写下标文本，我们可以采取以下步骤：使用 NumPy 创建 x 和 y 数据点。使用上标文本标签绘制 x 和 y 数据点。在文本中使用 xlabel 和 ylabel 带下标。使用 legend() 方法在图中放置图例。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 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(1, 10, 1000) y = np.exp(x) plt.plot(x, y, label=r'$e^x$', c="red", lw=2) plt.xlabel("$X_{axis}$") plt.ylabel("$Y_{axis}$") plt.legend(loc='upper left') plt.show()输出 阅读更多

要在 Python 中将轴刻度设置为 π 的倍数，我们采取以下步骤：初始化 pi 变量，使用 numpy 创建 theta 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 theta 和 y。使用 xticks() 方法获取或设置 X 轴的当前刻度位置和标签。使用 margins() 方法设置或检索自动缩放边距的便捷方法。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 pi = np.pi theta = np.arange(-2 * pi, 2 * pi+pi/2, step=(pi / 2)) y = np.sin(theta) plt.plot(theta, y) plt.xticks(theta, ['-2π', '-3π/2', 'π', ... 阅读更多

要使用 matplotlib 制作空心方形标记，我们可以使用标记 'ks'、markerfacecolor='none'、markersize=15 和 markeredgecolor=red。步骤 使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。创建图形或激活现有图形，将轴添加到图形作为子图排列的一部分。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。要制作空心方形标记，我们可以使用标记“ks”和 markerfacecolor="none"、markersize="15" 和 markeredge color="red"。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 x = np.linspace(-2, 2, 10) y = np.sin(x) fig = plt.figure() ax1 = ... 阅读更多

要显示所有标签值，我们可以使用 set_xticklabels() 和 set_yticklabels() 方法。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 方法和列表 x（来自步骤 1）设置 X 轴和 Y 轴上的刻度。使用标签列表（["one"，"two"，"three"，"four"]）和 45 度旋转设置刻度标签，使用 set_xticklabels() 和 set_yticklabels()。要增加轴和刻度标签之间的间距，我们可以使用带 pad 参数的 tick_params() 方法，这有助于增加间距。参数 direction (in) 有助于将刻度放在内部 ... 阅读更多

步骤 使用 subplots() 方法创建图形和一组子图，图形大小为 (7, 7)。使用两个键创建数据框，时间和速度。获取数组的大小。使用 table 方法向当前轴添加表格。缩小字体大小，直到文本适合单元格宽度。设置表格中的字体大小。通过迭代 matplotlib 表格来设置面颜色、边缘颜色和文本颜色。保存并显示图形。示例 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() df = pd.DataFrame(dict(time=list(pd.date_range("2021-01-01 12:00:00", periods=10)), ... 阅读更多

要在 python3 中将 .wav 文件转换为频谱图，我们可以采取以下步骤：从本地计算机加载 .wav 文件。使用 spectrogram() 方法使用连续傅里叶变换计算频谱图。使用 pcolormesh() 方法创建具有非规则矩形网格的伪彩色图。使用带有频谱图的 imshow() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt from scipy import signal from scipy.io import wavfile plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True sample_rate, samples = wavfile.read('test.wav') frequencies, times, spectrogram = signal.spectrogram(samples, sample_rate) plt.pcolormesh(times, frequencies, spectrogram, shading='flat') plt.imshow(spectrogram) plt.show()输出 阅读更多

为了在 matplotlib 等高线图中绘制坐标轴线或原点，我们可以使用 `contourf()`、`axhline()` (y=0) 和 `axvline()` (x=0)。 使用 numpy 创建 x、y 和 z 的数据点。要设置坐标轴属性，可以使用 `plt.axis('off')` 方法。 使用 `contourf()` 方法绘制 x、y 和 z 数据点。 以红色绘制 x=0 和 y=0 线。 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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(-1.0, 1.0, 10) x, y = np.meshgrid(x, x) z = -np.hypot(x, y) plt.axis('off') plt.contourf(x, y, z, 10) plt.axhline(0, color='red') plt.axvline(0, color='red') plt.show()` 输出 阅读更多