要在 Matplotlib 中绘制水印图像，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 get_sample_data() 方法返回示例数据文件。创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制数据点，alpha=0.7 且标记面颜色 mfc="orange"。向图形添加未重采样的图像。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import matplotlib.cbook as cbook import matplotlib.image as image import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True with cbook.get_sample_data('logo2.png') as file: im = image.imread(file) fig, ax = ... 阅读更多

要在 Matplotlib 的缩放插入图中显示不同的 X 和 Y 缩放比例，我们可以使用 inset_axes() 方法。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。向当前图形添加子图。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。创建一个具有给定宽度和高度的插入轴。设置不同的 x 和 y 缩放比例。绘制一个框以标记插入轴表示的区域的位置。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import mark_inset, inset_axes plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中编写你自己的 LaTeX 前言，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 随机数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。对标签使用 LaTex 格式。label="$y=e^{x}$"使用 legend() 方法在图形上放置图例。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(-10, 10, 100) y = np.exp(x) plt.plot(x, y, color='red', label="$y=e^{x}$") plt.legend(loc='upper right') plt.show()输出阅读更多

要在 Python 中将 y=1/x 绘制为单个图形，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。使用 numpy 创建数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 1/x 数据点。在图形上放置图例。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.linspace(-10, 10, 101) plt.plot(x, 1/x, label='$f(x)=\frac{1}{x}$') plt.legend(loc='upper left') plt.show()输出

要在 Matplotlib 中更改刻度标签和轴标签之间的间距，我们可以在 xlabel() 方法中使用 labelpad。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 plot() 方法绘制列表的数据点。设置轴上的刻度。将 X 和 Y 轴边距设置为 0。使用 labelpad 设置 X 轴标签。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 plt.plot([1, 2, 3, 4, 5]) plt.xticks([1, 2, 3, 4, 5]) plt.margins(x=0, y=0) plt.xlabel("X-axis", labelpad=7) plt.show()输出

要在 Matplotlib-venn 中修改字体大小，我们可以使用 set_fontsize() 方法。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。为维恩图创建三个集合。绘制一个 3 集面积加权维恩图。要设置 set_labels 和 subset_labels 字体大小，我们可以使用 set_fontsize() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib_venn import venn3 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True set1 = {'a', 'b', 'c', 'd'} set2 = {'a', 'b', 'e'} set3 = {'a', 'd', 'f'} out = venn3([set1, set2, set3], ('Set1', 'Set2', 'Set3')) for text in out.set_labels:   ... 阅读更多

要绘制非正方形 Seaborn jointplot 或 jointgrid，我们可以使用 set_figwidth() 和 set_figheight() 方法。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。创建一个包含两列的数据框。使用 jointplot() 方法绘制 jointplot。要使其成为非正方形，我们可以设置图形宽度和高度。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import seaborn as sns import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True X = np.random.randn(1000, ) Y = 0.2 * np.random.randn(1000) + 0.5 ... 阅读更多

步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个包含 col1 列的数据框。用于绘制条件关系的多图网格。使用 map_dataframe()。此方法适用于使用接受长格式 DataFrame 作为“data”关键字参数并使用字符串变量名访问 DataFrame 中数据的函数进行绘图。向 plot() 添加图例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({'col1': [3, 7, 8]}) g = sns.FacetGrid(df, col="col1", hue="col1") g.map_dataframe(sns.scatterplot) g.set_axis_labels("X", ... 阅读更多

要检索 matplotlib savefig() 函数支持的文件格式列表，我们可以使用 get_supported_filetypes()。步骤首先获取当前图形。设置包含图形的画布。使用 get_supported_filetypes() 方法。迭代文件类型项。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt fs = plt.gcf().canvas.get_supported_filetypes() for key, val in fs.items(): print(key, ":", val)输出eps : 封装的 Postscript jpg : 联合图像专家组 jpeg : 联合图像专家组 pdf : 可移植文档格式 pgf : LaTeX 的 PGF 代码 png : 可移植网络图形 ps : Postscript raw : 原始 RGBA 位图 rgba : 原始 RGBA 位图 ... 阅读更多

要使用 Matplotlib、子图和 ArtistAnimation 进行动画，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。创建一个图形和一组子图。创建一个用户定义的函数 Init 来绘制一个清晰的帧。使用 FuncAnimation 通过重复调用函数 *func* 来制作动画。定义一个动画函数来更新 FuncArtist 类中的数据点。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() xdata, ydata = [], [] ln, ... 阅读更多