要检查点是否在椭圆内，速度比 contains_point 方法更快，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。设置纵横比相等。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。初始化椭圆的中心、高度、宽度和角度。获取无标度的椭圆。向 axes 的 patches 添加一个 '~.Patch'；返回该 patch。如果点位于椭圆内，则将其颜色更改为“红色”，否则更改为“绿色”。使用 scatter() 方法绘制 x 和 y 数据点，并带有颜色。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as ... 阅读更多

要更改 matplotlib 中单个 X 轴刻度标签的颜色，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。创建新的图形或激活现有图形。向图形添加一个 '~.axes.Axes' 作为子图排列的一部分。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。要设置 matplotlib 中 X 轴刻度标签的颜色，我们可以使用 tick_params() 方法，其中 axis='x' 和 color='red'。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"] ... 阅读更多

要适当地绘制从 MLPCIassifier 获取的损失值 (loss_curve_)，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。创建一个字典列表 params。创建一个标签列表和绘图参数。创建一个图形和一组子图，其中 nrows=2 和 ncols=加载并返回 iris 数据集（分类）。从数据集中获取 x_digits 和 y_digits。获取自定义数据_set，元组列表。迭代 zipped、axes、data_sets 和标题名称列表。在 plot_on_dataset() 方法中；设置当前轴的标题。获取多层感知器分类器实例。获取 mlps，即列表 ... 阅读更多

要使用 Font Awesome 符号作为标记，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。创建一个符号列表；必须绘制。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 figure() 方法创建新的图形或激活现有图形。迭代符号并在绘制线时使用它。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 symbols = [u'\u2B21', u'\u263A', u'\u29C6', u'\u2B14', u'\u2B1A', u'\u25A6', u'\u229E', u'\u22A0', u'\u22A1', u'\u20DF'] x = np.arange(10) ... 阅读更多

Librosa 是一个 Python 包，有助于分析音频和音乐文件。此包还有助于创建音乐检索信息系统。在本文中，我们将了解如何将 Librosa 声谱图图保存为特定大小的图像。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。初始化三个不同的变量 hl、hi、wi，以存储声谱图中每单位时间的样本数、图像的高度和宽度。加载演示音轨。创建一个窗口，即音频时间序列的列表。使用 melspectrogram() 方法（带有窗口 ... 阅读更多

要使用 matplotlib 和 imshow() 方法绘制具有非线性 Y 轴的图像，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。向当前图形添加子图。设置非线性 Y 轴刻度。使用 numpy 创建随机数据点。将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上，使用数据。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 ax = plt.subplot(111) ax.yaxis.set_ticks([0, 2, 4, 8]) data = np.random.randn(5, 5) plt.imshow(data, cmap='copper') plt.show()输出阅读更多

要创建一个 Matplotlib 颜色图，该颜色图对一个值进行特殊处理，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。获取颜色图实例，名称为“rainbow”。使用 set_under('red') 方法设置低端超出范围的值的颜色。使用 numpy 创建随机数据和 eps。创建一个图形和一组子图。使用 imshow() 方法将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上。为 ScalarMappable 实例 im 创建一个颜色条。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 cmap ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中显示已关闭的图形，我们可以创建一个新的 Canvas 管理器并将之前的图形存储到新的 Canvas 图形中。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建新的图形或激活现有图形。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。关闭已绘制绘图的当前图形。现在，将之前的图形存储到新的 Canvas 图形中。设置包含图形的 Canvas。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as ... 阅读更多

要将 Python 绘图中的 Y 轴设置为弧度，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。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 figure() 方法创建新的图形或激活现有图形。向图形添加轴 ax，作为子图排列的一部分。获取 Y 轴刻度和刻度标签的列表。使用 set_yticks() 和 set_yticklabels() 方法设置刻度和刻度标签。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.arange(-10.0, ... 阅读更多

要针对 Pandas/Matplotlib 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。使用 Pandas 数据框创建一个可能异构的表格数据。使用数据框制作直方图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 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({'a': [1, 1, 1, 1, 3],    'b': [1, 1, 2, 1, 3],    'c': [2, 2, 2, 1, 3],    'd': [2, 1, 2, 1, 3], }) df.hist() plt.show()输出