为了使 matplotlib 日期操作能够使年份刻度每 12 个月显示一次，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 Pandas、Numpy 和 matplotlib 日期创建 d、y、s、years、months、monthsFmt 和 yearsFmt。在 DateFormatter 中使用“%B”显示完整的月份名称。在 DateFormatter 中使用“%Y”显示年份。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。将“ax”添加到图形中作为子图布局的一部分。使用 plot() 方法绘制“dts”和“s”数据点。设置次要或主要轴定位器和格式化程序。将 minor_locator 设置为 months ... 阅读更多

为了在 Python 中创建用于聚类的散点图，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。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点、Cluster 和 centers。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。向当前图形添加子图布局。使用 scatter() 方法绘制散点数据点。迭代 centers 数据并使用 scatter() 方法放置标记。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.random.randn(10) y = np.random.randn(10) Cluster = np.array([0, 1, ... 阅读更多

为了在 matplotlib 中添加带有注释的圆圈，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 创建数据点。获取要添加带有注释的圆圈的点坐标。获取当前轴。使用 plot() 方法绘制数据和数据点。设置 X 和 Y 轴比例。要放置一个圆形标记，请使用带有 marker='o' 和一些属性的 plot() 方法。使用箭头样式为该圆圈（步骤 7）添加注释。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 data = np.array([[5, ... 阅读更多

为了使用 matplotlib 创建 3D 动画，我们可以采取以下步骤 - 导入所需的包。对于 3D 动画，您需要从 mpl_toolkits.mplot3d 和 matplotlib.animation 中导入 Axes3D。设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建 t、x、y 和数据点。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。获取 3D 轴的实例。关闭轴。使用数据绘制线条。通过重复调用函数 *animate* 创建动画。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D plt.rcParams["figure.figsize"] ... 阅读更多

为了在 matplotlib.hlines 中设置标签，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。在轴上添加一条水平线，y=1，标签为 y=1，颜色为“orange”。在轴上添加一条水平线，y=2，标签为 y=2，颜色为“red”。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 添加水平线 plt.hlines(y=1, xmin=1, xmax=4, lw=7, color='orange') plt.text(4, 1, 'y=1', ha='left', va='center') # 添加另一条水平线 plt.hlines(y=2, xmin=2, xmax=5, lw=7, color='red') plt.text(2, 2, 'y=2', ha='right', va='center') ... 阅读更多

为了在 matplotlib 中创建断开的水平条形图，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。创建图形和一组子图。绘制一系列水平矩形。缩放 X 和 Y 轴限制。配置网格线。为断开的条形添加注释。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() # 水平矩形序列 ax.broken_barh([(110, 30), (150, 10)], (10, 9), facecolors='tab:blue') ax.broken_barh([(10, 50), (100, 20), (130, 10)], (20, 9),    facecolors=('tab:orange', 'tab:green', 'tab:red')) # 缩放 ... 阅读更多

为了修改 2D 散点图以根据 CSV 文件中的第三个数组显示颜色，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。读取具有三个标题的 CSV 文件。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。将“ax”添加到图形中作为子图布局的一部分。使用 CSV 文件数据点制作散点图。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 columns = ["data1", "data2", "data3"] df = ... 阅读更多

为了关闭 matplotlib 轴的刻度和标记，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。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。获取绘图的当前轴。使用 set_tick_params() 隐藏 X 和 Y 轴标签标记。使用 set_xticks() 和 set_yticks() 隐藏 X 和 Y 轴刻度标记。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np 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 ... 阅读更多

为了从 .CSV 文件在 matplotlib 中创建多条线图，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。创建一个列列表以从 .CSV 文件中获取数据。确保名称与 .CSV 文件中使用的列名匹配。从 .CSV 文件中读取数据。使用 df.plot() 方法绘制线条。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd 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 # 创建列列表 ... 阅读更多

为了在 matplotlib 中绘制两个不同长度的不同数组，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 y1、x1、y2 和 x2 数据点，数组长度不同。使用 plot() 方法绘制 x1、y1 和 x2、y2 数据点。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 y1 = (np.random.random(100) - 0.5).cumsum() y2 = y1.reshape(-1, 10).mean(axis=1) x1 = np.linspace(0, 1, 100) x2 = np.linspace(0, 1, 10) plt.plot(x1, y1) plt.plot(x2, y2) ... 阅读更多