要在 matplotlib 中沿 X 轴移动图形，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。绘制原始曲线的 x 和 y 数据点。绘制移动后的图形，范围为 (1, 1+len(y))，使用 y 数据点。在图形上放置图例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # x 和 y 数据点 x = np.linspace(-5, 5, ... 阅读更多

要使用 imshow() 绘图设置 xticks 和 yticks，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。获取当前轴。创建一个随机数据集。将数据显示为图像，即在二维规则光栅上。使用 set_xticks() 和 set_yticks() 方法设置 x 和 y 刻度。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 ax = plt.gca() data = np.random.rand(6, 6) ax.imshow(data) # 设置 xticks 和 yticks ax.set_xticks([1, 2, 3, 4, 5]) ax.set_yticks([1, 2, 3, 4, 5]) ... 阅读更多

要在使用 subplot 和 imshow() 时去除白色边框，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 创建随机数据点。获取数据的大小。设置图形尺寸（英寸）。获取包含大部分图形元素的轴实例。关闭轴。向图形添加轴。将数据显示为图像，即在二维规则光栅上。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 data = np.random.randint(0, 50, (50, 50)) sizes ... 阅读更多

要在 matplotlib 绘图顶部显示刻度标签，我们可以使用 set_tick_params() 方法，其中 labeltop=True。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。显示绘图顶部的刻度标签。使用 set_tick_parama()，其中 labeltop=True。隐藏绘图底部轴的刻度标签。使用 set_tick_parama()，其中 labeltop=False。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 # 创建子图 fig, ax = plt.subplots(1, 1) # 显示… 阅读更多

要将 matplotlib 对象（作为 Axis、Axes 或图形）传递给函数，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 plot() 方法中，在 axes ax 上绘制 x 和 y 数据点。在 profile() 方法中，创建一个图形和一组子图。迭代 axes 并将其传递给 plot() 方法以绘制图形。使用 3 行 4 列调用 profile() 方法。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 def plot(ax, ... 阅读更多

要使用 Pandas 数据框中的列标记气泡图/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。创建一个包含二维、大小可变、可能异构表格数据的数据框 df。使用 df 创建散点图。使用文本注释每个数据点。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 # 创建一个数据框 df = pd.DataFrame( dict( x=[1, 3, 2, ... 阅读更多

如果 X 轴是 Pandas 的日期时间索引，要绘制多色线条，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 d、y 和 s 数据点。创建一个图形和一组子图。使用 numpy 获取 xval、p 和 s 数据点。使用热色图和 s 数据点获取线集合实例。设置主轴和次轴定位器并设置轴格式化程序。使用数据限制自动缩放视图限制。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt, dates as mdates, collections as ... 阅读更多

要在 matplotlib 中获取轮廓坐标，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。创建包含数据点的 x、y 和 m 列表。使用 plt.contour(x, y, m) 使用 x、y 和 m 数据点创建轮廓图。获取轮廓集合实例。获取集合的路径，并打印轮廓的顶点或坐标。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 2, 3, 4] m ... 阅读更多

要在 matplotlib 的条形图中按升序排列条形，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。创建一个包含二维、大小可变、可能异构表格数据的数据框 df。向当前图形添加子图。使用数据框 df 创建条形图。向当前图形添加子图。按列标记创建 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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame( ... 阅读更多

LaTeX 忽略您输入的空格，并采用数学文本中的空格方式。如果您想要不同的空格样式，可以使用以下四个命令；– 厚空格\: – 中等空格\, – 薄空格\! – 负薄空格。为了去除 matplotlib 绘图中 LaTeX 样式数学公式中随机不需要的空格，我们可以使用 "\!"，它会减少额外的空格。让我们来看一个例子，并了解它是如何工作的。我们将有两个子图，然后我们将在两个子图的文本框中添加一个复杂的数学公式（使用 LaTeX）。但是，我们将……阅读更多