要在 matplotlib 中读取输入图像并将其打印到数组中，我们可以采取以下步骤：步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。从文件中读取图像到数组。使用 plt.imread() 方法。打印图像的 NumPy 数组。要关闭轴，请使用 axis('off') 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 im = plt.imread("forest.jpg") print("图像的 NumPy 数组是：", im) im = plt.imshow(im) plt.axis('off') plt.show() 输出它将产生以下输出：在… 阅读更多

要在 matplotlib 中为极坐标图创建次刻度线，我们可以采取以下步骤：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 r（半径）和 theta 数据点。向当前图形添加子图。迭代 0 到 360 之间的点，步长为 10，并将它们绘制出来以获得刻度线。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 极坐标图的半径和 theta r = np.arange(0, 5, 0.1) theta = 2 ... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制动画图像矩阵，我们可以采取以下步骤：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。通过重复调用函数 *update* 来制作动画。在 update 方法中，创建一个 6×6 维度的矩阵，并将数据显示为图像，即在二维规则光栅上。使用 set_axis_off() 关闭轴。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例 from matplotlib.animation import FuncAnimation import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() def ... 阅读更多

要将 x 轴刻度标签放在框中，我们可以采取以下步骤：步骤创建一个新图形或激活现有图形。获取图形的当前轴。设置轴的左和底位置。设置脊柱的位置，即底部和左侧。要将 x 轴刻度标签放在框中，请迭代 ticklabels 并使用 set_bbox() 方法。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True plt.figure() ax = plt.gca() ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) for label in ax.get_xticklabels():    label.set_fontsize(12)    label.set_bbox(dict(facecolor='red', edgecolor='black', alpha=0.7)) ... 阅读更多

要在 matplotlib 中将时间作为 Pandas 数据框中的索引值绘制，我们可以采取以下步骤：步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个包含两列（时间和速度）的 Pandas 数据框。使用现有列设置 DataFrame 索引。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # Pandas 数据框 df = pd.DataFrame(dict(time=list(pd.date_range("2021-01-01 12:00:00", periods=10)), speed=np.linspace(1, 10, 10))) # 设置数据框索引 df.set_index('time').plot() # ... 阅读更多

要在 Python Matplotlib 中为曲线添加标题，我们可以采取以下步骤：步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建 x 和 y 数据点，使线条成为曲线。绘制 x 和 y 数据点。使用 plt.title() 方法为曲线图添加标题。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 创建 x 和 y 数据点 x = np.linspace(-1, 1, 50) y = 2**x + 1 # 绘制 ... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制具有正确频率的信号 FFT（快速傅里叶变换），我们可以采取以下步骤：步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。初始化两个变量 N 和 m 来计算 nu。使用 numpy 创建信号（正弦波）。计算一维离散傅里叶变换。返回离散傅里叶变换样本频率。绘制 freq 和傅里叶变换数据点。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 N = 256 t = np.arange(N) m ... 阅读更多

当没有交互式绘图时，plt.Show() 会有所帮助。fig.Show() 如果是交互式的，则有助于显示所有图形。让我们来看一个例子来观察 plt.Show() 和 fig.Show() 之间的区别。步骤打开 iPython shell。设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个新图形或激活现有图形。使用 plot() 方法绘制线条。使用 Show() 方法显示图形。使用 block=False 显示图形。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 创建一个新图形 fig ... 阅读更多

要移除 Seaborn 热力图上的轴刻度标记，我们可以采取以下步骤：步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建 4×4 维度的随机数据点。将矩形数据绘制为颜色编码矩阵。使用 tick_params() 更改刻度和刻度标签的外观。使用 left=false 和 bottom=false 来移除刻度标记。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例 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 data = np.random.rand(4, 4) ax = sns.heatmap(data, vmax=1) ax.tick_params(left=False, bottom=False) ... 阅读更多

为了在matplotlib中为曲线创建逻辑阴影区域，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t、s1和s2数据点。创建一个图形和一组子图。绘制t和s1数据点；在轴上添加一条水平线。创建一个跨越*yrange*的水平条形集合，并使用一系列xranges。向axes的集合中添加一个'~.Collection'；返回集合。要显示图形，请使用Show()方法。示例：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.collections as collections plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True ... 阅读更多