要在 Seaborn 中绘制叠加在蜂群图上的箱线图，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 Pandas 数据框，即二维、大小可变的、可能是非同质的表格数据。初始化绘图器，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) sns.boxplot(x="Box1", y="Box2", data=data, showcaps=False, ... 阅读更多

要设置 Matplotlib 中子图或误差条的显示范围，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 x 和 y 数据点。创建一个图形和一组子图。绘制 y 相对于 x 的线和/或标记以及附加的误差条。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 x = np.arange(0.1, 4, 0.5) y = np.exp(-x) fig, ax = plt.subplots() ax.errorbar(x, y, xerr=0.2, yerr=0.4) plt.show() 输出 阅读更多

要调整 Python matplotlib 中箱线图中箱子的宽度，我们可以在 boxplot() 方法中使用 width。步骤 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。制作一个 Pandas 数据框，即二维、大小可变的、可能是非同质的表格数据。使用带 width 元组的 boxplot() 方法制作箱线图以调整箱线图中的箱子。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = pd.DataFrame({"Box1": np.random.rand(10), "Box2": np.random.rand(10)}) ax = plt.boxplot(data, widths=(0.25, 0.5)) plt.show() 输出 阅读更多

要使用 pylab/pyplot 绘制心形，我们可以按照以下步骤操作：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 fill_between() 方法填充 (x, y1) 和 (x, y2) 之间的区域。使用 text() 方法在 (0, -1.0) 点处在绘图上放置文本。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 x = np.linspace(-2, 2, 1000) y1 = np.sqrt(1 - (abs(x) - 1) ** 2) y2 = -3 * np.sqrt(1 - ... 阅读更多

要使用 matplotlib.pyplot.savefig() 保存图像，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。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。要保存图形，请使用 savefig() 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 x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100) plt.plot(x, np.sin(x) * x, c='red') plt.savefig("myimage.png") 输出 当我们执行代码时，它会将以下图像保存为项目目录中的“myimage.png”。 阅读更多

要在 Matplotlib Python 中绘制 Pandas 数据框中的区域，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，即二维、大小可变的、可能是非同质的表格数据。返回图形图之间的区域。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", "d"]) df.plot.area() plt.show() 输出

要在单个 iPython 笔记本中多次显示相同的 Matplotlib 图形，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。在该轴上绘制数据点。要再次显示当前图形，请使用 fig.show() 方法。示例 In [1]: %matplotlib auto Using matplotlib backend: Qt5Agg In [2]: import matplotlib.pyplot as plt In [3]: plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] ...: plt.rcParams["figure.autolayout"] = True In [4]: fig, ax = plt.subplots() In [5]: ax.plot([2, 4, 7, 5, 4, 1]) Out[5]: [] In [6]: fig.show() 输出

要在极坐标系上绘制正弦曲线，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。使用 figure() 方法创建一个新图形或激活现有图形。将“~.axes.Axes”作为子图排列的一部分添加到图形中。使用 numpy 获取 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 numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='polar') x = np.linspace(-5, 5, 100) y = ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中找到两条线段的交点并通过该点绘制水平线和垂直线，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。使用斜率 (m1、m2) 和截距 (c1 和 c2) 创建两条线。初始化斜率和截距值。使用 numpy 创建 x 数据点。使用 plot() 方法绘制 x、m1、m2、c2 和 c1 数据点。使用截距和斜率值查找交点。绘制带有虚线线型的水平线和垂直线。在绘图上绘制 xi 和 yi 点。要显示图形，请使用 ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中显示对数刻度上的次刻度标签，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。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。使用 gca() 方法获取当前轴。使用名称按 log 类设置 yscale。使用 ick_params() 方法更改刻度和刻度标签的外观。使用格式字符串设置次轴格式化程序以格式化刻度。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] ... 阅读更多