为了在 Matplotlib 中可视化 95% 置信区间，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 x 和 y 数据集。获取置信区间数据集。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。填充置信区间范围内的区域。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.arange(0, 10, 0.05) y = np.sin(x) # 定义置信区间 ci = 0.1 * np.std(y) / np.mean(y) plt.plot(x, y, color='black', ... 阅读更多

为了在 Matplotlib 中以 3D 方式绘制 imshow() 图像，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 xx 和 yy 数据点。使用 X、Y 和 Z 获取数据（二维）。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。将“ax1”作为子图排列的一部分添加到图形中。将数据显示为图像，即在具有数据的二维规则光栅上。将“ax2”作为子图排列的一部分添加到图形中。创建并存储一组轮廓线或填充区域。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ... 阅读更多

为了使用 Matplotlib 二维等值线绘图添加额外的等值线，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。创建一个函数 f(x, y) 以从 x 和 y 获取 z 数据点。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 Numpy 创建一个级别列表。使用 contour() 方法创建等值线图。标记等值线图并设置图表的标题。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 def f(x, y):    return ... 阅读更多

为了在 Matplotlib 中删除轴刻度中小数点后的数字，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。创建一个图形和一组子图。要仅以数字设置 x 刻度标签，我们可以使用 x.astype(int) 方法。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 x = np.array([1.110, 2.110, 4.110, 5.901, 6.00, 7.90, 8.90]) y = np.array([2.110, 1.110, 3.110, 9.00, 4.001, 2.095, 5.890]) fig, ... 阅读更多

为了在 Matplotlib 中设置轴的单位长度，我们可以使用 xlim 或 ylim 以及轴的比例因子，即单位长度乘以步长。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 x 和 y 轴的限制范围。使用 xlim 和 ylim 方法设置单位长度比例。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 x = np.linspace(1, 10, 100) y ... 阅读更多

为了在 Matplotlib 中隐藏主要刻度标签同时显示次要刻度标签，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。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。绘制 x 和 y 数据点。使用 setp() 方法设置艺术家对象的属性。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 x = np.linspace(1, 10, 100) y = np.log(x) plt.plot(x, y) plt.setp(plt.gca().get_xmajorticklabels(), visible=False) plt.show()输出阅读更多

为了在 Matplotlib 上的等值线图中标记特定级别，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。使用 contour() 方法创建等值线图。标记等值线图。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 def f(x, y):    return np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x) x = np.linspace(0, 5, 50) y = np.linspace(0, 5, 40) X, Y = ... 阅读更多

为了在 matplotlib 中标记一个补丁，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。初始化矩形补丁的中心。创建一个新图形或激活现有图形。将“ax”作为子图排列的一部分添加到图形中。将“矩形”添加到 axes 的补丁中；返回补丁。在图形上放置图例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as patches plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = y = 0.1 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) patch = ... 阅读更多

为了按升序排序条形图中的条形图，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。为条形图创建一个数据列表。使用 bar() 方法创建条形图，使用排序后的数据。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 data = [3, 5, 9, 15, 12] plt.bar(range(len(data)), sorted(data), color='red', alpha=0.5) plt.show()输出

要在 Matplotlib 的图例行中添加标题，我们可以按照以下步骤操作：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建 y 数据点。创建标记和标签列表。创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制线条，使用不同的标签和标记。获取一半图的绘图句柄。获取图例的标签。将图例放置在图上。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 y = np.exp(-np.arange(5)) markers ... 阅读更多