要为 matplotlib imshow() 绘图的色条添加标签，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 5×5 的数据点。使用 imshow() 方法将数据显示为图像，即在 2D 规则光栅上。为 ScalarMappable 实例 im 创建一个色条。使用 set_label() 方法设置色条标签。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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.rand(5, 5) im = plt.imshow(data, cmap="copper") cbar = plt.colorbar(im) cbar.set_label("Colorbar") plt.show() 输出 阅读更多

要降低 Matplotlib 中网格线的密度，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。创建一个自定义的水平网格线类来覆盖密度。追加水平网格线类。创建新图形或激活现有图形。将“ax1”添加到图形作为子图排列的一部分。创建数据点列表。使用 x 和 ydata 点制作条形图，其中 hatch='o'，color='green' 和 edgecolor='red'。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt, hatch plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True class MyHorizontalHatch(hatch.HorizontalHatch):    def ... 阅读更多

要使用 Matplotlib 在极坐标系中绘制箭头图，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 创建半径、角度、角度和 r 数据点。创建新图形或激活现有图形。将“ax”添加到图形作为子图排列的一部分。创建箭头的多边形集合。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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True radii = np.linspace(0, 1, 5) thetas = np.linspace(0, 2 * np.pi, 20) theta, r = ... 阅读更多

要使 Python 中的函数返回图形（使用 Matplotlib），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。创建一个函数 plot(x, y)，该函数使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点；返回 fig 实例。调用 plot(x, y) 方法并将图形实例存储在变量 f 中。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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = ... 阅读更多

我们可以使用 ax.loglog(x, y) 和 set_major_formatter() 方法用计算值替换刻度标签。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。制作一个在 X 轴和 Y 轴上都具有对数缩放的图。设置主刻度的格式器。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, ticker plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() ax.loglog(np.logspace(0, 5), np.logspace(0, 5)**2) ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.LogFormatterExponent()) plt.show() 输出 阅读更多

要使用 Matplotlib 制作简单的棒棒糖图，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 dataframe，df。使用 sort_values() 创建一个有序的 dataframe。创建 dataframe 索引范围内的列表。使用有序的 dataframe 创建茎图。使用 xticks() 方法设置 x 刻度和标签。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({'group': list(map(chr, range(65, 85))), 'values': np.random.uniform(size=20)}) ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中将标题放在图形底部，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。初始化变量 N 以获取样本数据数量。使用 scatter() 方法绘制 x 和 y 数据点。使用 y=-0.01 将标题设置在 matplotlib 图形的底部。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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True N = 100 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) plt.scatter(x, y, c=x, ... 阅读更多

要在 networkx 中制作多部分图，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。创建子集大小和颜色的列表。定义一个用于多层图的方法，该方法可以返回多层图对象。设置节点的颜色。将节点定位在直线的层中。使用 Matplotlib 绘制图 G。设置相等的轴属性。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import itertools import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True subset_sizes = [5, 5, 4, 3, 2, 4, 4, 3] subset_color = ... 阅读更多

要绘制 Matplotlib 中两个分布的差异，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 a 和 b 数据集。获取 kdea 和 kdeb，即使用高斯核的核密度估计的表示。使用 Numpy 创建网格。使用 plot() 方法绘制具有 kdea(grid)、kdeb(grid) 和 kdea(grid)-kdeb(grid) 的网格。将图例放置在左上角。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.stats plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True a = np.random.gumbel(50, 28, 100) b = np.random.gumbel(60, 37, 100) ... 阅读更多

Axes 类包含大部分图形元素——轴、刻度、Line2D、文本、多边形等，并设置坐标系。步骤 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 rcParams 设置坐标轴线宽。向当前图形添加坐标轴并使其成为当前坐标轴。设置坐标轴脊柱的颜色。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 plt.rcParams['axes.linewidth'] = 5 ax = plt.axes() ax.spines['bottom'].set_color('yellow') ax.spines['top'].set_color('red') ax.spines['right'].set_color('black') ax.spines['left'].set_color('blue') plt.show() 输出 阅读更多