要使用 Matplotlib 在 Python 中为子图设置相同的比例，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。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。将“ax1”添加为具有 nrows=2、ncols=1 和 index=1 的子图排列的一部分。将另一个轴“ax2”添加为具有 nrows=2、ncols=1 和 index=2 的子图排列的一部分，并共享 X 轴（以设置子图的相同比例）。创建“t”数据点，以在 ax1 和 ax2 轴上绘制正弦和余弦曲线。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import ... 阅读更多

要根据条件从 Matplotlib 饼图中移除标签，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。创建一个 Pandas 数据框，其中包含二维、大小可变、可能异构的表格数据。绘制饼图，使用 pie() 方法并有条件地移除标签，使得如果百分比值大于 25，则仅保留标签，否则将其移除。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 ... 阅读更多

要从包含元组元素的列表中在 Python 中创建一个频率直方图，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。创建一个包含元组的列表，data。迭代数据后，创建频率和索引列表。使用 bar() 方法创建一个条形图。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 data = [("a", 1), ("c", 3), ("d", 4), ("b", 2), ("e", 7), ("f", 3), ('g', 2)] ind = [] fre = [] for item in data: ... 阅读更多

要旋转简单的 matplotlib 坐标轴，我们可以采取以下步骤：导入所需的包 - import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.transforms import Affine2D import mpl_toolkits.axisartist.floating_axes as floating_axes 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。创建一个坐标轴极值元组。添加一个可变的二维仿射变换，“t”。就地向此变换添加旋转（以度为单位）。添加从源（曲线）坐标到目标（直线）坐标的变换。使用 GridHelperCurveLinear() 实例向当前图形添加一个浮动轴“h”。将“ax”添加为 ... 阅读更多

要向 matplotlib 图形添加 3D 子图，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、y 和 z 数据点。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。将“ax”添加为具有 projection='3d' 的子图排列的一部分。使用 plot() 方法绘制 x、y 和 z 数据点。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、y 和 ... 阅读更多

要使用 Matplotlib 创建 100% 堆叠面积图，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。创建一个年份列表。创建一个字典，其中包含各个年份的人口列表。创建一个图形和一组子图。绘制堆叠面积图。在图形的“左上角”位置放置图例。设置标题、xlabel 和 ylabel。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 year = [1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000, 2010, 2018] population_by_continent = {   ... 阅读更多

要理解 Seaborn 的热力图注释格式，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。创建一个包含五列的 Pandas 数据框。将矩形数据绘制为颜色编码矩阵，fmt=".2%" 表示注释格式。要显示图形，请使用 show() 方法。示例示例import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(np.random.random((5, 5)), columns=["a", "b", "c", "d", "e"]) sns.heatmap(df, annot=True, annot_kws={"size": 7}, fmt=".2%") plt.show()输出阅读更多

要从 Seaborn/Matplotlib 图中移除或隐藏 X 轴标签，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。使用 sns.set_style() 为 Seaborn 图设置美学样式。从在线存储库加载示例数据集（需要互联网）。要隐藏或移除 X 轴标签，请使用 set(xlabel=None)。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True sns.set_style("whitegrid") tips = sns.load_dataset("tips") ax = sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips) ax.set(xlabel=None) plt.show()输出阅读更多

要移除 Matplotlib 图表底部的空白，我们可以使用紧凑布局或 autoscale_on=False。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。将“ax”添加为子图排列的一部分。使用 plot() 方法绘制数据点列表。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, autoscale_on=False, xlim=(1, 5), ylim=(0, 10)) ax.plot([2, 5, 1, 2, 0, 7]) plt.show()输出阅读更多

要从 Python 中的 datetime 对象中仅提取月份和日期，我们可以使用 DateFormatter() 类。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个数据框 df，其中包含二维、大小可变、可能异构的表格数据。创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制数据框。设置轴格式化程序，提取月份和日期。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt, dates plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(dict(time=list(pd.date_range("2021-01-01 12:00:00", periods=10)), speed=np.linspace(1, 10, 10))) fig, ax = ... 阅读更多