要在 Matplotlib 中显示累积分布函数的对数图，我们可以采取以下步骤。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。初始化一个变量 N，用于样本数据数量。使用 numpy 创建数据 X2 和 F2。使用 plot() 方法绘制 X2 和 F2。使 x 轴和 y 轴刻度为对数刻度。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 N = 100 data = np.random.randn(N) X2 = np.sort(data) F2 = np.array(range(N))/float(N) plt.plot(X2, F2) plt.xscale('log') plt.yscale('log') plt.show()输出阅读更多

要使用 matplotlib 可视化标量二维数据，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。初始化一个变量 N，用于数据样本。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。从坐标向量获取坐标矩阵。使用 numpy 获取 z 数据点。使用非规则矩形网格创建伪彩色图。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 = 256 x = np.linspace(-3., 3., n) y = np.linspace(-3., 3., n) X, Y = np.meshgrid(x, ... 阅读更多

要使用 matplotlib 中的 pyplot.arrow 或 patches.Arrow()，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。初始化四个变量：x_tail、y_tail、x_head 和 y_head。创建一个图形和一组子图。获取一个花哨的箭头实例。使用 add_patch() 方法添加一个图形（步骤 4）。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt, patches as mpatches plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x_tail = 0.1 y_tail = 0.1 x_head = 0.9 y_head = 0.9 fig, ax = plt.subplots() arrow = mpatches.FancyArrowPatch((x_tail, y_tail), (x_head, y_head), mutation_scale=100, color='green') ... 阅读更多

要在 Python 中为 matplotlib 2.0 的“ax”对象添加黑色边框，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。将 axes edgecolor 设置为黑色。将 axes linewidth 设置为 2.50。初始化一个变量 N，以获取样本数据数量。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。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 plt.rcParams["axes.edgecolor"] = "black" plt.rcParams["axes.linewidth"] = 2.50 N = 10 x = np.random.randint(low=0, high=N, size=N) y ... 阅读更多

要调整 Y 轴的刻度频率，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。初始化一个变量 N，用于样本数据点的数量。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。初始化一个变量 freq_y 来调整 yticks 的频率。使用 yticks() 方法设置 yticks。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 N = 10 x = np.random.randint(low=0, high=N, size=N) y = np.random.randint(low=0, high=N, ... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制 3D 补丁集合，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。获取当前的轴并将投影设置为 3d。迭代 ["x", "y", "z"] 列表，并使用 pathpatch_2d_to_3d() 方法设置圆形补丁，以将 PathPatch 转换为 PathPatch3D 对象。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Circle import mpl_toolkits.mplot3d.art3d as art3d plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = fig.gca(projection='3d') for i in ["x", ... 阅读更多

要在 Seaborn 分布图中填充曲线下的区域，我们可以使用 distplot() 和 fill_between() 方法。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个数据点列表。绘制观测值的单变量分布。要填充曲线下的区域，请使用 fill_between() 方法。设置或检索自动缩放边距，x=0 和 y=0。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import seaborn as sns import scipy.stats as stats import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = [2.0, 7.5, 9.0, 8.5] ax = sns.distplot(x, fit_kws={"color": "red"}, kde=False, fit=stats.gamma, hist=None, label="label 1") l1 = ... 阅读更多

要调整 X 轴的刻度频率，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。初始化一个变量 N，用于样本数据点的数量。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。初始化一个变量 freq_x 来调整 xticks 的频率。使用 xticks() 方法设置 xticks。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 N = 10 x = np.random.randint(low=0, high=N, size=N) y = np.random.randint(low=0, high=N, ... 阅读更多

要使用 matplotlib 保存散点图动画，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。初始化四个变量：steps、nodes、positions 和 solutions。将 positions 和 solutions 值追加到列表中。创建一个图形和一组子图。初始化一个用于标记大小的变量。配置网格线。通过重复调用函数 *animate* 来制作动画，以清除轴，添加新的轴子图，并在轴上绘制散点。将动画散点图保存为 .gif 文件。示例import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, ... 阅读更多

为了用 matplotlib 绘制具有最小平滑度的线（多边形链），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。初始化一个变量 N，以获取数据点的数量。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 pchip() 方法获取一维单调三次插值。使用 numpy 绘制 (x, interp(x)) 和 (x, y) 数据点。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from scipy.interpolate import pchip import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True N = 50 x = np.linspace(-10, 10, N) y = np.sin(x) ... 阅读更多