要使用 Python 将 3D 图保存为 PDF，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。创建一个新图形或激活现有图形。将“ax”作为子图排列的一部分添加到图形中。使用 numpy 创建 u、v、x、y 和 z 数据点。绘制 3D 线框图。设置图表的标题。使用 savefig() 方法保存当前图形。示例import matplotlib.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') u, v = np.mgrid[0:2 * np.pi:30j, ... 阅读更多

要在计数图的条形顶部显示计数值，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。创建一个只有一列的 Pandas 数据框。计数图可以被认为是在分类变量（而不是定量变量）上的直方图。迭代计数图返回的轴并在条形的顶部显示计数值。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True ... 阅读更多

要控制 matplotlib 中条形补丁的边框，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。创建高度列表和标签元组。使用带 edgecolor 参数的 bar() 方法来控制条形补丁的颜色。这里我们使用了 edgecolor='green'。设置 X 轴的刻度和标签。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 height = [3, 12, 5, 18, 45] labels = ('P1', 'P2', 'P3', 'P4', ... 阅读更多

要增加 Seaborn 线的线宽，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。创建一个包含二维、大小可变、可能异构的表格数据的 Dataframe，df。使用参数中的 linewidth 值创建 Seaborn 线图。这里我们设置了 linewidth=7。旋转刻度参数，即标签 45 度。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(     dict(     ... 阅读更多

要使用 Matplotlib 在同一个图上绘制两个不同间隔的时间序列，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 x1、y1 和 x2 及 y2 数据点。创建图形和一组子图。绘制包含日期的数据，使用 (x1, y1) 和 (x2, y2) 数据点。设置 X 轴刻度标签的主格式化程序。使用 tick_params() 方法将 xtick 标签旋转 45 度。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.dates import date2num, DateFormatter import datetime as dt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True ... 阅读更多

要将 matplotlib 中的柱状图值更改为百分比，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。创建一个频率列表。创建一个新图形或激活现有图形。使用 bar() 方法创建柱状图。迭代柱状图并找到每个补丁的高度，并使用 annotate() 方法以百分比形式显示值。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 frequencies = [7, 8, 5, 3, 6] plt.figure() p1 = ... 阅读更多

要提高 streamplot matplotlib 中的颜色图/线宽质量，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。创建图形和一组子图。创建 x 和 y 数据点，然后使用 np.meshgrid() 从坐标向量返回坐标矩阵。使用 x 和 y 数据点查找 X 和 Y。使用 x、y、X 和 Y 数据点创建 streamplot。您可以使用方法中的 linewidth 参数增加线宽。这里我们使用了 linewidth=5。为 ScalarMappable 实例 *stream.lines* 创建颜色条。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例import numpy ... 阅读更多

要调整多图布局中 matplotlib/seaborn 子图之间的间距，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。创建图形和一组子图。调整子图布局参数。为所有子图创建 Seaborn 的箱线图。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, axes = plt.subplots(2, 2) # Adjust the subplot layout parameters fig.subplots_adjust(hspace=0.125, wspace=0.125) # Create Seaborn boxplot for all the subplots sns.boxplot(ax=axes[0, 0]) sns.boxplot(ax=axes[0, 1]) sns.boxplot(ax=axes[1, 0]) sns.boxplot(ax=axes[1, ... 阅读更多

要更改 matplotlib 表格的透明度/不透明度，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。创建图形和一组子图。创建一个 10×3 维的随机数据集。创建一个列元组。使用 axis('off') 删除轴标记。使用数据和列创建一个表格。迭代表格的每个单元格并使用 set_alpha() 方法更改其透明度/不透明度。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 fig, axs = plt.subplots(1, 1) data = np.random.random((10, 3)) ... 阅读更多

要根据 Pandas 中的中位数对箱线图进行排序，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 Pandas 数据框，包含二维、大小可变、可能异构的表格数据，包含三列。按标记和出生日期对数据框元素进行分组。查找数据框的中位数。获取中位数的排序值。从 DataFrame 列创建箱线图。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame([     [23, 'James', 12],     [39, 'Jimmy', ... 阅读更多