要删除每个 Y 轴子图的第一个和最后一个刻度标签，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。创建一个图形和一组子图。迭代轴并设置第一个和最后一个刻度标签的 visible=False。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 fig, ax = plt.subplots(2, sharex=True) for a in ax:    plt.setp(a.get_yticklabels()[0], visible=False)    plt.setp(a.get_yticklabels()[-1], visible=False) plt.show()输出阅读更多

要使用 matplotlib 从灰度图像创建表面图，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。使用 Numpy 创建随机数据点。从二维图像数据光栅获取 xx 和 yy 数据点。创建一个新图形或激活现有图形。获取绘图的当前轴并将其设为 3d 投影轴。使用 cmap='gray' 创建表面图。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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.rand(5, 5) xx, ... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制填充弧线，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。创建一个图形和一组子图。初始化两个变量，r、yoff。使用 Numpy 创建 x 和 y 数据点。填充 x 和 y 绘图之间的区域。设置轴纵横比并绘制图形画布。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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fg, ax = plt.subplots(1, 1) r = 2. yoff = -1 x = np.arange(-1., 1.05, 0.05) y ... 阅读更多

要使用 Matplotlib 显示一系列图像，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。列出要绘制的图像。关闭轴。迭代图像并在轴上重新绘制。每次绘制后暂停。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True images = ['opera.jpg', 'mountain.jpg', '9.jpg'] plt.axis('off') img = None for f in images:    im = plt.imread(f)    if img is None:       img = plt.imshow(im)       plt.pause(0.5)    else:     ... 阅读更多

要获取 Matplotlib 中具有独立缩放的多个重叠绘图，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。创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法在单独的 Y 轴和重叠的 X 轴上绘制数据点列表。创建一个共享 X 轴的双轴。使用 plot() 方法在单独的 Y 轴和重叠的 X 轴上绘制数据点列表。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 fig, ax1 = plt.subplots() ax1.plot([1, 2, 3, 4, 5], color='red') ... 阅读更多

要使用 subplot2grid 增加子图之间的间距，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。添加网格布局以在图形中放置子图。更新网格的子图参数。向当前图形添加子图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True ax = plt.GridSpec(2, 2) ax.update(wspace=0.5, hspace=0.5) ax1 = plt.subplot(ax[0, :]) ax2 = plt.subplot(ax[1, 0]) ax3 = plt.subplot(ax[1, 1]) plt.show()输出

要获取使用 PyCharm 时 pyplot 的交互式绘图，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。设置背景样式。在轴上绘制数据。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True mpl.use('Qt5Agg') plt.plot(range(10)) plt.show()输出

要查找 matplotlib 样式名称，我们可以采取以下步骤 -import matplotlib.pyplot as pltprint(plt.style.library)示例import matplotlib.pyplot as plt print(plt.style.library)输出{'bmh': RcParams({'axes.edgecolor': '#bcbcbc',    'axes.facecolor': '#eeeeee',    'axes.grid': True,    'axes.labelsize': 'large', 'axes.prop_cycle': cycler('color', ['#348ABD', '#A60628', '#7A68A6',       '#467821', '#D55E00', '#CC79A7', '#56B4E9', '#009E73', '#F0E442', '#0072B2']),    'axes.titlesize': 'x-large',    'grid.color': '#b2b2b2',    'grid.linestyle': '--',    'grid.linewidth': 0.5,    'legend.fancybox': True,    'lines.linewidth': 2.0,    'mathtext.fontset': 'cm',    'patch.antialiased': True,    'patch.edgecolor': '#eeeeee',    'patch.facecolor': 'blue',    'patch.linewidth': 0.5,    'text.hinting_factor': 8,    'xtick.direction': 'in',    'ytick.direction': 'in'}), 'classic': RcParams({'_internal.classic_mode': True,    'agg.path.chunksize': 0, ... 阅读更多

要更改颜色并向 Python 表面图添加网格线，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。使用 numpy 创建 x、y 和 h 数据点。创建一个新图形或激活现有图形。获取 3D 轴对象，以及图形（来自步骤 3）。使用橙色、edgecolors 和 linewidth 创建表面图。示例import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.arange(-5, 5, 0.25) y = np.arange(-5, 5, 0.25) x, y = np.meshgrid(x, ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中设置每个标记上方的标题，该标题表示相同的标签，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 Numpy 创建 x 数据点。使用 plot() 方法创建四个曲线，c1、c2、c3 和 c4。在图形上放置一个图例，以便相同的标签标记会聚在一起。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, legend_handler plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(-10, 10, 100) c1, = plt.plot(x, np.sin(x), ls='dashed', label='y=sin(x)') c2, ... 阅读更多