要从 Pandas 函数返回 matplotlib.figure.Figure 对象，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，df。使用 barh() 方法创建一个水平条形图。获取当前图形实例。在右下角的轴上放置图例。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': range(10)}) ax = df.plot.barh(color=(1, 0, 0, 0.25)) fig = ax.get_figure() ax.legend(loc='lower right') plt.show()输出阅读更多

要使用 Matplotlib 绘制一个半黑半白的圆圈，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。初始化 theta1 和 theta2 以从 theta1 到 theta2 反之亦然地绘制边缘。在当前轴上添加楔形实例。通过更改轴限制来设置相等缩放比例。设置 x 和 y 比例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Wedge plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() theta1, theta2 = 0, 0 + 180 radius = 2 ... 阅读更多

要更改 Matplotlib 绘图的默认背景颜色，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。获取当前轴。向当前图形添加子图，nrows=1、ncols=2 和 index=1。使用 plots() 方法绘制随机 x 和 y 数据点。设置子图的标题。向当前图形添加子图，nrows=1、ncols=2 和 index=2。获取当前轴。设置自定义面颜色。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。设置绘图的标题。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ... 阅读更多

要添加共享 x 轴标签和共享 y 轴标签，我们可以使用带有 kind="bar"、sharex=True 和 sharey=True 的 plot() 方法。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个二维、大小可变、可能异构的表格数据。使用 kind="bar"、sharex=True 和 sharey=True 绘制数据框。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(    {'First': [0.3, 0.2, 0.5, 0.2], 'Second': [0.1, 0.0, 0.3, 0.1],    'Third': [0.2, 0.5, 0.0, 0.7], 'Fourth': [0.6, 0.3, 0.4, 0.6]},    index=list('1234')) axes = df.plot(kind="bar", subplots=True, layout=(2, 2), ... 阅读更多

要绘制相位谱，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。获取随机种子值。初始化 dt 用于采样间隔并查找采样频率。为 t 创建随机数据点。要生成噪声，请使用 numpy 获取 nse、r、cnse 和 s。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。设置绘图的标题。绘制相位谱。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 np.random.seed(0) dt = 0.01 # 采样间隔 Fs = 1 ... 阅读更多

要在 Matplotlib 的饼图中生成更多颜色，我们可以生成 n 个颜色和数据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，用于数据样本数量。使用 numpy 创建随机数据点。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 pie() 方法创建一个饼图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt import random import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True n = 40 color = ["#" + ... 阅读更多

要在 Python 和 Matplotlib 中绘制垂直直方图，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。创建一个数据点列表。绘制一个垂直方向的直方图。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 x = [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 1, 3, 4, 5] plt.hist(x, orientation="vertical") plt.show()输出

要随着数据文件的更改更新 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。初始化变量 m 和 n，以获取一组子图。创建一个颜色列表，以动态绘制颜色。使用带有随机数据点的 plot() 方法绘制动态数据点。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True m = 2 n = 4 fix, axes = plt.subplots(nrows=m, ncols=n) hexadecimal_alphabets = '0123456789ABCDEF' color = ["#" ... 阅读更多

要保存 Matplotlib 3D 旋转图，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。使用测试数据集返回元组 X、Y、Z。绘制 3D 线框图。以一定角度旋转轴。重绘当前图形。运行 GUI 事件循环几秒钟。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d 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(111, ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中绘制内联标签，我们可以使用 labelLines() 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 创建随机数据点 x 和数据点列表 A。迭代 A 列表，并绘制 X 和 a（迭代项）以及标签。为绘制的线标记所有线及其各自的图例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from labellines import labelLines plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True X = np.linspace(0, 1, 500) A = [1, 2, 5, 10, 20] ... 阅读更多