要使用 Matplotlib 创建箱线图，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 xtick 列表。使用 xtick 数据绘制箱线图。设置 xtick 和 xtick 标签，并以 45° 旋转。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True xticks = [1, 4, 5, 2, 3] ax = sns.boxplot(xticks) ax.set_xticks(xticks) ax.set_xticklabels(["one", "two", "three", "four", "five"], rotation=45) plt.show()输出

要使用不同的 bins 绘制直方图，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。创建一个要在直方图中绘制的数据列表。向当前图形添加一个子图，nrows=1，ncols=3 且索引为 1。使用数据绘制直方图；bins 为数字。向当前图形添加一个子图，nrows=1，ncols=3 且索引为 2。使用数据绘制直方图；bins 为数组。向当前图形添加一个子图，nrows=1，ncols=3 且索引为 3。使用数据绘制直方图，bins 为字符串。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True ... 阅读更多

要标注 Matplotlib 中 Pandas dataframe 中的点，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。创建一个二维、可变大小、可能异构的表格数据，其中包含 x、y 和 textc 列。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 列数据点。沿特定轴连接 Pandas 对象，并在其他轴上使用可选的集合逻辑。迭代 Pandas 对象。使用 text() 方法为每个绘制的点放置文本。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = ... 阅读更多

要在 matplotlib 中同一张图上显示条形图和折线图，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。创建一个二维、可变大小、可能异构的表格数据。创建一个图形和一组子图。使用从步骤 2 获得的 dataframe 绘制条形图和折线图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(dict(data=[2, 4, 1, 5, 9, 6, 0, 7])) fig, ax = plt.subplots() df['data'].plot(kind='bar', color='red') df['data'].plot(kind='line', marker='*', color='black', ms=10) ... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制模糊点，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新图形。将 ax1 添加到图形作为子图布局的一部分。首先，我们可以创建一个标记，即要模糊的标记。设置 X 和 Y 轴比例，关闭轴。将标记保存到文件中，并在模糊后加载该图像以进行绘制。关闭上一个图形 fig1。创建一个新的图形或激活一个现有的图形 fig2。创建随机数据点 x 和 y。应用高斯滤波器，以 ... 阅读更多

要使用 Matplotlib 创建 Swarm 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 Pandas 数据框，即一个二维、可变大小、可能异构的表格数据。初始化绘图程序 swarmplot。要绘制箱线图，请使用 boxplot() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = pd.DataFrame({"Box1": np.arange(10),                      "Box2": np.arange(10)}) ax = sns.swarmplot(x="Box1", y="Box2", data=data, zorder=0) ... 阅读更多

要显示 Matplotlib 中的矩阵值和颜色图，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。初始化矩阵的最大值和最小值。将二维矩阵或数组的值绘制为彩色图像。迭代彩色图像的每个单元格，并在中心放置值。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 fig, ax = plt.subplots() min_val, max_val = 0, 5 matrix = np.random.randint(0, 5, size=(max_val, ... 阅读更多

要标注 matplotlib 中 X 轴的某个范围，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 xx 和 yy 数据点。创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制 xx 和 yy 数据点。设置轴的 ylim。使用 annotate 方法放置箭头头和范围标签名称。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 xx = np.linspace(0, 10) yy = np.sin(xx) fig, ax = plt.subplots(1, 1) ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中为多个点添加带注释的文本，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。要设置每个散点的标签，请创建一个标签列表。使用 scatter() 方法绘制 xpoints、ypoints。对于颜色，请使用 xpoints。迭代压缩的标签、xpoints 和 ypoints。在 for 循环中使用 annotate() 方法，并在其中使用粗体 LaTeX 表示法。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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True xpoints = np.linspace(1, 10, 10) ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中绘制一条在每个数据点处都有间隔的线，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。创建一个均值和标准差数组。使用 plot() 方法绘制均值。填充均值+标准差和均值-标准差之间的区域，alpha=0.7 且颜色为'yellow'。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 means = np.array([3, 5, 1, 8, 4, 6]) stds = np.array([1.3, 2.6, 0.78, 3.01, 2.32, 2.9]) plt.plot(means, color='red', lw=7) plt.fill_between(range(6), means - stds, means ... 阅读更多