要绘制幅度谱，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 用于采样间隔并找到采样频率。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。设置图表的标题。绘制纵向幅度谱。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 ... 阅读更多

要绘制幅度谱，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 用于采样间隔并找到采样频率。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。设置图表的标题。绘制幅度谱。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 = ... 阅读更多

要获取信号图，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。获取随机种子值。初始化 dt 用于采样间隔并找到采样频率。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。设置图表的标题。绘制 t 和 s 数据点。设置 x 和 y 轴标签。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 np.random.seed(0) dt ... 阅读更多

要调整 matplotlib 中 3D 图表的轴标签和名称方向，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 facecolor=white 创建一个新图形或激活一个现有图形。获取具有 3d 投影的当前图形。使用 linespacing 设置 X、Y 和 Z 轴标签。使用 plot() 方法绘制数据点。设置轴距离。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 figure = plt.figure(facecolor='w') ax = figure.gca(projection='3d') xLabel = ax.set_xlabel('X-axis', linespacing=3.2) yLabel = ax.set_ylabel('Y-axis', linespacing=3.1) zLabel = ax.set_zlabel('Z-Axis', ... 阅读更多

要使用 Matplotlib 绘制带有苜蓿叶符号的散点图，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 numpy 创建 x、y 和 z 数据点。使用 scatter() 方法绘制 x、y 和 s。设置 X 和 Y 轴标签。将图例放在图表的左上方。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(0.0, 50.0, 2.0) y = x ** 1.3 + np.random.rand(*x.shape) * 30.0 s = np.random.rand(*x.shape) * 800 + 500 ... 阅读更多

matplotlib.pyplotmatplotlib.pyplot 是一个函数集合，它使 matplotlib 像 MATLAB 一样工作。每个 pyplot 函数都会对图形进行一些更改：例如，创建图形、在图形中创建绘图区域、在绘图区域中绘制一些线条、用标签装饰绘图等。在 matplotlib.pyplot 中，各种状态在函数调用之间得以保留，因此它会跟踪诸如当前图形和绘图区域之类的信息，绘图函数会被定向到当前的 axesmatplotlib.figure图形会跟踪所有子 Axes、少量“特殊”的 artist（标题、图形图例等）以及画布。图形 ... 阅读更多

要将 RGB 颜色值传递给 Python 的 Matplotlib eventplot，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。创建一个一维数组 pos 来定义一个事件序列的位置。创建一个颜色元组 r、g、b 的列表。在给定位置绘制相同的平行线。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 pos = 10 * np.random.random(100) colors = [(0.75, 0.50, 0.25)] plt.eventplot(pos, orientation='horizontal',                linelengths=0.75, color=colors) ... 阅读更多

要在垂直条形图中在 Y 轴和第一个条形之间留出间隙，我们可以减少 X 轴的刻度。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建列表 x_val、x_names 和 val 数据点。此外，初始化宽度和间隔变量。使用 bar() 方法制作条形图。获取或设置 X 轴的当前刻度位置和标签。获取或设置 Y 轴的当前刻度位置和标签。获取或设置当前坐标轴的 x 限制。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 x_val = ... 阅读更多

要在 Matplotlib 生成的 PDF 中嵌入字体，我们可以使用 rc.Params['pdf.fonttype']=42。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一个现有图形。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 scatter() 方法绘制 x 和 y 数据点。设置图表的标题。将图形保存为 pdf 格式。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, font_manager as fm plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True plt.rcParams['pdf.fonttype'] = 42 fig, ax = plt.subplots() x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) ax.scatter(x, y, c=y, marker="v") ... 阅读更多

要在 matplotlib 直方图中在条形上方显示计数，我们可以迭代每个 patch 并使用 text() 方法将值放在 patch 上方。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个数字列表以制作直方图图。使用 hist() 方法制作直方图。迭代 patch 并计算每个 patch 的中间值和 patch 的高度以放置文本。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 data = [3, 5, 1, 7, 9, 5, 3, 7, 5] _, ... 阅读更多