要在 matplotlib 图形上循环遍历颜色和线型，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。设置当前 rcParams，包括颜色和线型。使用 plot() 方法绘制数据点。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt from cycler import cycler # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 设置带有颜色或线型的 rcParams plt.rc('axes', prop_cycle=(cycler('color', ['r', 'g', 'b', 'y']) + cycler('linestyle', [':', '-.', '-', '--']))) # 绘制数据点 plt.plot([0, 5, 2, ... 阅读更多

要在 matplotlib 中以更好的方式光栅化绘图而不模糊标签，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。轴 0 – 使用 alpha 和 rasterized=False 填充曲线之间的区域。向轴添加文本。轴 1 – 使用 alpha 和 rasterized=True 填充曲线之间的区域。向轴添加文本。轴 2 和 3 – 分别使用 alpha 和 rasterized=True 和 False 填充曲线之间的区域。向轴添加文本。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as ... 阅读更多

要获取 matplotlib 3d 中选定对象的属性，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。创建新图形或激活现有图形。将 'ax' 添加到图形作为子图排列的一部分。绘制随机数据点的散点图。将函数 *pick_event_method* 绑定到事件 *pick_event*。打印事件的 x、y 和 z 坐标。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 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ... 阅读更多

要在 matplotlib 中使用数学方程式绘制平面，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 x 和 y 数据点。使用 x 和 y，找到平面的方程式 (eq)。创建新图形或激活现有图形。获取当前轴，projection='3d'。使用 x、y 和 eq 数据点创建曲面图。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(-10, 10, 100) y = np.linspace(-10, 10, 100) ... 阅读更多

要在 matplotlib 中从元组列表绘制 3D 曲面，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。创建一个元组列表。从元组列表中获取 x、y 和 z 数据点。从坐标向量返回坐标矩阵。获取曲面图的 h 数据点。创建新图形或激活现有图形。获取图形的当前轴，3d。创建曲面图。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"] ... 阅读更多

要在 python matplotlib 中为列表绘制条形图，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。创建一个数据点列表。使用数据绘制条形图。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例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 # 数据点列表 data = [0, 1, 3, 2, 1, 5, 2, 1, 4, 2, 4, 0] # 使用数据点绘制条形图 plt.bar(data, data) # 显示绘图 plt.show() 输出它将生成以下输出：

要保留在设置轴限制时的填充，我们可以避免使用紧凑布局，即 plt.rcParams["figure.autolayout"] = False。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 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。设置 x 和 y 轴限制。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(-10, 10, 100) y = np.sin(x) ** 2 plt.plot(x, y) plt.xlim([0, max(x)+0.125]) plt.ylim([0, max(y)+0.125]) plt.show() 输出它将生成以下输出：

要在 matplotlib 图表中将 (0, 0) 显示在左下角，我们可以使用 xlim() 和 ylim() 方法。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。为 x 和 y 创建数据点列表。绘制 x 和 y 数据点。设置 x 和 y 轴比例。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.array([0, 1, 3, 2, 1, 5]) y = np.array([0, 2, 4, 4, 3, 3]) plt.plot(x, y) plt.xlim([0, max(x)+0.5]) plt.ylim([0, max(y)+0.5]) plt.show() 输出它将生成...

要在 matplotlib 中绘制 k-NN 决策边界，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。初始化一个变量 n_neighbors 用于表示邻居的数量。加载并返回 iris 数据集（分类）。创建 x 和 y 数据点。创建深色和浅色的列表。实现 k-最近邻投票的分类器。创建 xmin、xmax、ymin 和 ymax 数据点。创建新图形或激活现有图形。创建等高线图。使用 X 数据集创建散点图。设置 x 和 y 轴标签、标题和轴比例。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例import numpy as np import ... 阅读更多

要在 matplotlib 中制作马赛克图，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。安装 statsmodel 包 (pip install statsmodels)。它需要创建马赛克图。statsmodels 是一个 Python 包，它为 scipy 提供了统计计算的补充，包括描述性统计以及统计模型的估计和推断。为马赛克图创建一个字典。从列联表创建马赛克图。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.graphics.mosaicplot import mosaic plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 马赛克图的字典 ... 阅读更多