使用 plt.colorbar(ticks=np.linspace(-2, 2, 5))，我们可以创建一个离散颜色条。步骤使用 np.random.random 方法返回半开区间内（即 x）的随机浮点数。使用 np.random.random 方法返回半开区间内（即 y）的随机浮点数。使用 np.random.randint(-2, 3, 20) 方法返回从 `low`（包含）到 `high`（不包含）的随机整数，即 z。使用 plt.xlabel() 设置 X 轴标签。使用 plt.ylabel() 设置 Y 轴标签。使用内置的彩虹颜色映射。基于离散区间生成颜色映射索引。创建 x、y 和 z 的散点图，其中 *y* 相对于 *x*，标记大小和/或颜色各不相同（步骤 1、2、3）。为 ScalarMappable 实例创建颜色条，... 阅读更多

首先，我们可以定义字典，然后将字典转换为键和值。最后，我们可以使用数据绘制条形图。步骤创建一个字典，即 data，其中 milk 和 water 是键。获取字典的键列表。获取字典的值列表。使用 plt.bar() 绘制条形图。使用 plt.show() 显示图形。示例import matplotlib.pyplot as plt data = {'milk': 60, 'water': 10} names = list(data.keys()) values = list(data.values()) plt.bar(range(len(data)), values, tick_label=names) plt.show()输出

使用 plt.get_current_fig_manager() 和 mng.full_screen_toggle() 方法，我们可以最大化图形。步骤向当前图形添加子图，其中 nrow = 1、ncols = 1 且索引为 1。使用列表 [1, 2, 3] 和 pie() 方法创建饼图。使用 get_current_fig_manager() 方法返回当前图形的图形管理器。图形管理器是用于在屏幕上显示图形的实际后端相关窗口的容器。使用 full_screen_toggle() 方法创建一个抽象基类来处理绘图/渲染操作。使用 plt.show() 显示图形。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.subplot(1, 1, 1) plt.pie([1, 2, 3]) mng = plt.get_current_fig_manager() mng.full_screen_toggle() plt.show()输出阅读更多

首先，我们可以使用 subplot 方法创建两个轴，其中 nrows=2、ncols=1。这意味着我们可以有两个索引来绘制所需的图形。我们可以使用 ax1.get_shared_x_axes().join(ax1, ax2) 方法来绘制我们的图形。步骤创建两个数字列表。向当前图形添加子图 ax1，其中 nrows = 2、ncols = 1，且 ax1 的索引为 1。向当前图形添加子图 ax2，其中 nrows = 2、ncols = 1，且 ax2 的索引为 2。使用步骤 1 中创建的点绘制 x 和 y。使用 get_shared_x_axes().join(ax1, ax2) 返回对共享轴 Grouper 的引用... 阅读更多

在这个程序中，我们可以初始化一些输入值，然后尝试使用这些值绘制条形图。我们可以实例化一个图形和轴，以便我们可以设置标签、刻度并注释条形的高度和宽度。步骤制作年份列表。制作该年份的人口列表。使用 np.arrange(len(years)) 方法获取标签数量。设置条形的宽度。使用 subplots() 方法创建 fig 和 ax 变量，其中默认的 nrows 和 ncols 为 1。使用 set_ylabel() 设置图形的 Y 轴标签。使用 set_title() 设置图形的标题。使用 x 设置 X 刻度... 阅读更多

Log 用于在 X 和 Y 轴上进行对数缩放的绘图，而 symlog（对称对数）用于轴缩放。步骤首先，我们可以调整子图布局参数。使用 numpy.arrange() 方法返回给定区间内的均匀间隔值 (t)。向当前图形添加子图，其中 nrows = 1、ncols = 2 且当前索引为 1。使用 semilogy() 方法绘制在 Y 轴上进行对数缩放的图形。使用 plt.title() 方法设置轴的标题。使用 grid(True) 方法配置网格线。在给定区间内创建两个均匀间隔的值... 阅读更多

我们可以绘制一个图表，其中将在 X 轴上绘制一定数量的学生，并在 Y 轴上绘制他们获得的分数。此外，我们可以为学生获得的不同分数设置颜色。步骤制作学生数量列表。制作学生获得的分数列表。为了表示每个散点图的颜色，我们可以有一个颜色列表。使用 Panda，我们可以有一个表示数据框轴的列表。使用 subplots 方法创建 fig 和 ax 变量，其中默认的 nrows 和 ncols 为 1。设置... 阅读更多

使用 subplot(row, col, index) 方法，我们可以将图形分成 row*col 个部分，并可以在索引位置绘制图形。在以下程序中，我们将在一个图形中创建两个图表。步骤使用 numpy 创建 x、y1、y2 点。使用 subplot() 方法，在 nrows = 1、ncols = 2、index = 1 的情况下，向当前图形添加子图。使用 plot() 方法使用 x 和 y1 点绘制线条。使用 plt.title()、plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 方法为图 1 设置标题、X 轴标签和 Y 轴标签。使用 nrows = 1、ncols = 2、index = 2，添加子图... 阅读更多

我们可以使用 ax.spines['left'].set_color('red') 和 ax.spines['top'].set_color('red') 语句更改轴、刻度和标签的颜色。为了更改 matplotlib 中图形的轴、刻度和标签的颜色，我们可以执行以下步骤：使用 plt.figure() 创建新图形或激活现有图形。使用 plt.add_subplot(xyz) 将轴添加到图形作为子图排列的一部分，其中 x 是 nrows、y 是 ncols 且 z 是索引。这里取 x = 1（行）、y = 2（列）和 z = 1（位置）。使用 set_xlabel 和 set_ylabel 方法为使用 add_subplot() 创建的 ax 创建 X 轴和 Y 轴标签。要... 阅读更多

让我们通过示例了解 plot、axes 和 figure 之间的区别。Plot - Plot 帮助使用 (x, y) 坐标绘制一个图表。Axes - Axes 帮助在同一个窗口中绘制一个或多个图表，并设置图形的位置。Figure - 此方法为所有绘图元素提供顶级容器。我们可以按照以下步骤复制它们之间的差异：使用 plt.figure() 创建新图形或激活现有图形。使用 plt.add_subplot(xyz) 将轴添加到图形作为子图排列的一部分，其中 x 是 nrows、y 是 ncols 且 z 是... 阅读更多