我们可以使用 pandas.DataFrame.corr 来计算列之间的成对相关性，排除 NULL 值。相关系数表示两个变量之间线性关联的强度。系数介于 -1 和 1 之间。要获取 Pandas 数据框中两列数值之间的相关性，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。创建一个二维、可变大小、可能异构的表格数据的 Pandas 数据框。比较两列的值，并使用 col1.corr(col2) 计算相关系数。在控制台上打印相关系数。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as ... 阅读更多

有限元方法 (FEM) 用于各种任务，例如不同材料类型的建模、复杂几何形状的测试、可视化作用在设计小区域上的局部效应。它基本上将一个大的空间域分解成称为“有限元”的简单部分。然后将对这些有限元进行建模的简单方程收集到一个更大的方程组中，以对整个域进行建模。要使用 matplotlib 绘制二维有限元结果，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。创建节点、元素和节点值数据 ... 阅读更多

要在 matplotlib 中添加带垂直线的图例，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。创建一个图形和一组子图。使用红色绘制垂直线。该线可以同时具有连接所有顶点的实线样式，以及每个顶点处的标记。在带有垂直线的绘图上放置图例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import lines plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() color = 'red' ax.plot([0, 0], [0, 3], ... 阅读更多

要注释 Seaborn pairplots，我们可以使用 fig.text() 方法。步骤导入 Seaborn、Pandas、Numpy 和 Pyplot 包。设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个二维、可变大小、可能异构的表格数据的 Pandas 数据框。使用 sns.pairplot() 绘制数据集中成对的关系。使用 fig.text() 方法添加带注释的文本。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame( np.random.random((4, 4)), columns=["a", "b", "c", "d"] ) pp = ... 阅读更多

要在 matplotlib 中从一组点绘制最大的多边形，我们可以采取以下步骤 - 从 matplotlib.patches 导入“Polygon”。设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。为最大的多边形创建数据点列表。获取多边形实例。创建一个图形和一组子图。添加一个多边形实例补丁。设置 x 和 y 缩放限制。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Polygon plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True y = np.array([[1, 1], [0.5, 1.5], [2, 1], [1, 2], [2, ... 阅读更多

要使用 matplotlib 更改绘图的面颜色，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 x 和 y 数据点。创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点，颜色为黄色，线宽为 7。使用 set_facecolor() 设置坐标轴的面颜色。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 创建 x 和 y 数据点 x ... 阅读更多

要使用 Python、Numpy 和 Matplotlib 绘制蒙版表面图，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。创建一个新图形或激活一个现有图形。将“ax”作为子图安排的一部分添加到图形中。从坐标向量 pi 和 theta 返回坐标矩阵。使用蒙版数据点创建 x、y 和 z。使用 x、y 和 z 数据点创建表面图。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 = ... 阅读更多

要使用 networkx 绘制晶格和图形，我们可以采取以下步骤 - 导入 networkx 和 pyplot。设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 nx.grid_2d_graph(3, 3) 获取二维网格图。网格图的每个节点都与其四个最近的邻居相连。使用 Matplotlib 绘制图形 G。要显示图形，请使用 show() 方法。示例# 导入 networkx 和 pyplot import networkx as nx 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 # 绘制图形 G = nx.grid_2d_graph(3, 3) nx.draw(G, node_size=100) plt.show()输出它 ... 阅读更多

要在 matplotlib 散点图中设置点的边框颜色，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。初始化一个变量“N”来存储样本数据数量。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 scatter() 方法绘制 x 和 y 数据点。要设置点的边框颜色，请在 scatter() 方法中使用 edgecolors 参数。在这里，我们使用 edgecolors='red' 将点的边框颜色设置为“红色”。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot ... 阅读更多

要确定 matplotlib 条形图中条形的顺序，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。创建一个二维、可变大小、可能异构的表格数据的数据框 df。向当前图形添加一个子图。使用数据框 df 创建条形图。向当前图形添加一个子图。通过列标记创建另一个数据框 df_sorted。使用 df_sorted 创建条形图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame( ... 阅读更多