要在同一图表上使用 Seaborn 绘制两个小提琴图系列，我们可以按照以下步骤操作。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。从在线存储库加载示例数据集（需要互联网）。使用 violinplot() 方法创建小提琴图。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例# 导入 Seaborn 和 Matplotlib import seaborn as sns 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 # 加载示例数据集 tips = sns.load_dataset("tips") # 使用 Seaborn 创建小提琴图 sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="time", data=tips) ... 阅读更多

要在 matplotlib 中自动调整文本大小，我们可以进行紧凑布局并旋转刻度。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。绘制 10 的范围内的 数据点。创建一个标签列表。以 30 度旋转在 X 轴上放置刻度和标签。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 plt.plot(range(10)) labels = [7 * repr(i) for i in range(10)] plt.xticks(range(10), labels, rotation=30) plt.show() 输出它将产生以下输出：

要在不拉伸图像的情况下更改 matplotlib 中 imshow 的比例，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。创建具有 4×4 维度的随机数据点。将数据显示为图像，即在二维规则光栅上。使用 imshow 的 extent 参数将图像缓冲区像素坐标映射到数据空间坐标系。接下来，通过提供一个值（例如“aspect=4”）手动设置图像的长宽比，或者通过使用 aspect='auto' 让它自动缩放。这将防止图像拉伸。默认情况下，imshow 设置图像的纵横比为... 阅读更多

在剖面直方图中，每个区间包含其条目的平均值。要在 Python 中绘制剖面直方图，我们可以使用 Seaborn 的 regplot 方法。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 seaborn.regplot 绘制数据和线性回归模型拟合。使用参数 x_bins 将 x 变量分成离散区间。使用 fit_reg=True 绘制关联 x 和 y 变量的回归模型。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 ... 阅读更多

要在 matplotlib 中使用 ax.get_ylim() 方法，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”添加为子图排列的一部分。使用 numpy 创建随机数据点。使用 plot() 方法绘制 y 数据点。使用 ax.get_ylim() 方法打印它。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 = plt.figure() # 将轴添加到图形 ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ... 阅读更多

我们将使用 plot() 为 Pandas DataFrame 绘制折线图。首先，导入所需的库 −import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt创建 DataFrame −dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Reg_Price": [2000, 2500, 2800, 3000, 3200, 3500], "Units": [100, 120, 150, 170, 180, 200] } )使用两列绘制折线图 −plt.plot(dataFrame["Reg_Price"], dataFrame["Units"])示例以下是代码 −import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 创建包含 2 列的 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame(    {       "Car": ['BMW', ... 阅读更多

要绘制饼图，请使用 plot.pie()。饼图是对某列数值数据的比例表示。导入所需的库 −import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt创建 DataFrame −dataFrame = pd.DataFrame({ "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000] })使用标签列 Car 绘制“注册价格”列的饼图 −plt.pie(dataFrame["Reg_Price"], labels = dataFrame["Car"]) 示例以下是代码 −import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 创建 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame({    "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Reg_Price": [7000, ... 阅读更多

直方图是数据分布的表示。要绘制直方图，请使用 hist() 方法。首先，导入两个库 −import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt创建包含 2 列的 DataFrame −dataFrame = pd.DataFrame({    "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000] })绘制“注册价格”列的直方图 −plt.hist(dataFrame["Reg_Price"])示例以下是代码 −import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 创建 DataFrame dataFrame = pd.DataFrame({    "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000] }) # 绘制... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制连接两点的曲线而不是直线，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。定义 draw_curve() 方法以使用数学表达式创建曲线。绘制 point1 和 point2 数据点。绘制从 draw_curve() 方法返回的 x 和 y 数据点。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 def draw_curve(p1, p2): a = (p2[1] - p1[1]) / (np.cosh(p2[0]) - np.cosh(p1[0])) b ... 阅读更多

要使用 matplotlib 绘制来自 .txt 文件的数据，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。为 bar_names 和 bar_heights 初始化空列表。以读取“r”模式打开示例 .txt 文件并追加到条形名称和高度列表。制作条形图。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 bar_names = [] bar_heights = [] for line in open("test_data.txt", "r"): bar_name, bar_height = line.split() bar_names.append(bar_name) bar_heights.append(bar_height) plt.bar(bar_names, bar_heights) plt.show()"test_data.txt" 包含以下数据 −Javed ... 阅读更多