要在 Matplotlib 中为已绘制的线设置标签，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。使用输入列表绘制线条。设置创建的线条的标签。在图表的“右上方”位置放置图例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True line, = plt.plot([2, -1, 4, -1, 2]) line.set_label("line") plt.legend(loc="upper right") plt.show()输出

要在 Matplotlib 中处理带有时区的时区，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。创建一个数据框，即二维、大小可变、可能异构的表格数据。要处理带有时区的时区，请使用 pytz 库，该库将 Olson tz 数据库引入 Python。此库允许进行准确且跨平台的时区计算。使用 plot() 方法绘制数据框。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 import pytz plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame( ... 阅读更多

要更改“保存图形”的默认路径，我们可以使用 rcParams["savefig.directory"] 来设置目录路径。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建随机数据。使用 imshow() 方法。将数据显示为图像，即在二维规则光栅上。使用 plt.savefig() 方法保存图形。示例import os import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True dir_name = "C:/Windows/Temp/" plt.rcParams["savefig.directory"] = os.chdir(os.path.dirname(dir_name)) data = np.random.rand(5, 5) plt.imshow(data, cmap="copper") plt.savefig("img.png")输出当我们执行代码时，它将保存以下绘图 ... 阅读更多

要在 Matplotlib 饼图中显示实际值或任何自定义值，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。创建标签、分数、爆炸位置的列表，并获取分数的总和以计算百分比使用标签、分数和爆炸创建饼图，其中 autopct=lambda p: 。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True labels = ('Read', 'Eat', 'Sleep', 'Repeat') fracs = [5, 3, 4, 1] total = sum(fracs) explode = (0, 0.05, 0, 0) ... 阅读更多

要在 Python 中绘制 MFCC，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。打开并读取 WAV 文件。从音频信号计算 MFCC 特征。创建图形和一组子图。互换数组的两个轴将数据显示为图像，即在二维规则光栅上。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from python_speech_features import mfcc import scipy.io.wavfile as wav import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True (rate, sig) = wav.read("my_audio.wav") mfcc_data = mfcc(sig, rate) fig, ax = plt.subplots() ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中将散点大小转换为数据坐标，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 x 和 s 数据点。创建图形和一组子图。使用 X 和 s、cmap 和颜色信息创建散点图。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 X = np.array([[1, 1], [2, 1], [2.5, 1]]) s = np.array([20, 10000, 10000]) fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(X[:, 0], X[:, ... 阅读更多

要使用 mpl.rcParams 在 Matplotlib 中加载 .ttf 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。初始化 .ttf 文件的路径。获取用于存储和操作字体属性的类的实例。使用最匹配字体属性的字体名称设置字体系列。创建图形和一组子图。设置图形的标题。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt, font_manager as fm plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True path = '/usr/share/fonts/truetype/malayalam/Karumbi.ttf' ... 阅读更多

要在 Matplotlib 图表中向后和向前（左右键）滚动，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 curr_pos 和 y。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。将函数绑定到事件，即 key_press_event。作为子图布置的一部分，向图形添加“~.axes.Axes”。使用 plot() 方法绘制 curr_pos 和 y 数据点。如果可以使用左右箭头键，则曲线可以相应地向右和向左移动。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np ... 阅读更多

要在 Matplotlib 条形图中增加误差线的粗细，我们可以使用带有其属性的 err_kw=dict()。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建条形详细信息的字典。创建图形和一组子图。使用 bar() 方法创建带有 yerr 和 err_kw 的条形图要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True bar_details = {    "labels": ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'],    "men_means": [20, 35, 30, 35, 27],    "men_std": [2, 3, 4, 1, 2],    "width": 0.35 } ... 阅读更多

要在 Python 中绘制时间序列数组并显示置信区间，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。获取时间序列数组。初始化一个变量 n_steps，以获取均值和标准差。获取置信区间的下限和上限。使用 plot() 方法绘制均值线。使用 fill_between() 方法获取置信区间。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True time_series_array = np.sin(np.linspace           ... 阅读更多