要将两个现有的 matplotlib 图合并成一个图，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、y1 和 y2 数据点。使用 plot() 方法绘制 (x, y1) 和 (x, y2) 点。获取当前轴的 xy 数据点。使用 argsort() 返回对数组进行排序的索引。追加每个图的 x 和 y 数据点。在第二个索引子图上绘制 X 和 Y 数据点。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"] ... 阅读更多

让我们举一个例子来看看 imshow() 如何处理具有 M×N×4 输入的 alpha 通道。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。返回一个具有给定形状和类型的新的数组，填充为 1。处理 alpha 通道。将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上。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 d = np.ones((100, 100, 4), dtype=np.uint8)*255 d[:, :, 1] = np.linspace(0, 255, num=100) plt.imshow(d) plt.show()输出阅读更多

要将 Matplotlib 矩形边缘设置为指定宽度的外部，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。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。将 ax 添加到图形中作为子图排列的一部分。初始化一个变量 line_width 以将矩形设置为指定宽度的外部。使用变量 xy、w 和 h 表示矩形的中心、宽度和高度。获取一个矩形实例，其中包含 xy 锚点及其高度和宽度。获取偏移转换框实例。添加一个艺术家补丁，r（步骤 5）。获取 OffsetBox 的容器 ... 阅读更多

要向 Matplotlib 中的曲线添加光标，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 t 和 s 数据点。创建一个图形和一组子图。获取光标类实例，以更新图上的光标点。在 mouse_event 中，获取鼠标当前位置的 x 和 y 数据。获取 x 和 y 数据点的索引。设置 x 和 y 位置。设置文本位置并重新绘制 agg 缓冲区和鼠标事件。使用 plot() 方法绘制 t 和 s 数据点。设置一些轴 ... 阅读更多

要从 D3.js 动画创建动画 GIF 文件，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。向当前图形添加一个轴并使其成为当前轴。绘制一条带有空列表的线。要初始化该线，请传递空列表。要为正弦曲线设置动画，请更新正弦曲线值并返回线实例。使用 PillowWriter() 类获取影片编写器实例。使用 PillowWriter 保存 .gif 文件。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import animation plt.rcParams["figure.figsize"] ... 阅读更多

要将 matplotlib 图形转换为 PIL 图像对象，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。使用 plot() 方法绘制列表。初始化内存缓冲区。保存缓冲图像。使用 PIL 图像获取图像对象。显示当前图像。关闭内存 I/O 缓冲区。示例import io from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True plt.figure() plt.plot([1, 2]) img_buf = io.BytesIO() plt.savefig(img_buf, format='png') im = Image.open(img_buf) im.show(title="My Image") img_buf.close()输出阅读更多

要在 matplotlib/netwokx 中绘制节点颜色图，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。返回循环连接节点的循环图 $C_n$。将节点定位在圆圈上。使用 Matplotlib 绘制图形 G。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True G = nx.cycle_graph(24) pos = nx.circular_layout(G) nx.draw(G, pos, node_color=range(24), node_size=800, cmap='copper') plt.show()输出

要使用 Matplotlib 动画更新 X 轴值，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 numpy 创建 x 和 y 数据点。在轴 (ax) 上使用 plot 方法绘制 x 和 y 数据点。通过重复调用设置 X 轴值（根据帧）的函数 animate 来制作动画。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pylab as plt import matplotlib.animation as animation import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() x ... 阅读更多

要设置两个 matplotlib imshow() 图形以具有相同的颜色图比例尺，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 d1 和 d2 矩阵。获取结果矩阵以获取最大值和最小值。对最小值和最大值使用 amin 和 amax 方法。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。向图形中添加一个“~.axes.Axes”，作为子图排列的一部分，在索引 1 处具有 nrows=1、ncols=2使用 imshow() 方法以及 vmin 和 vmax 定义颜色图覆盖的数据范围。使用数据重复步骤 6 和 7要显示 ... 阅读更多

要在 matplotlib imshow() 中对矩阵应用掩码，我们可以使用 np.ma.masked_where() 方法以及下限和上限。步骤初始化两个变量 l 和 u 以掩盖输入矩阵。创建 5×5 维度的随机数据。掩盖输入矩阵，l 值以下，u 值以上。创建一个图形和一组子图，nrows=1 和 ncols=在轴 0 处将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上，以及设置轴 0 和的标题要显示图形，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 ... 阅读更多