要绘制带有影线的等值线，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 numpy 创建 x、y 和 z 数据点。展平 x 和 y 数据点。创建一个图形和一组子图。绘制具有不同影线的等值线。为标量映射实例创建一个颜色条。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.linspace(-3, 5, 150).reshape(1, -1) y = np.linspace(-3, 5, 120).reshape(-1, 1) z = np.cos(x) + np.sin(y) x, y = ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中移动刻度标签而不移动对应的刻度，我们可以使用 axvline() 方法并相应地对其进行注释。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 delta。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 axvline() 方法绘制 delta。使用 annotate() 方法注释该线。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from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True delta = 2.0 x = np.linspace(-10, 10, 100) y = np.sinc(x - delta) plt.axvline(delta, ls="--", ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中访问坐标轴标签对象，我们可以使用 ax.xaxis.get_label().get_text() 方法。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个图形和一组子图。初始化一个变量 N，用于表示样本数量。使用 numpy 创建随机数据点。使用 plot() 方法绘制 x 数据点。使用 set_xlabel() 方法设置 X 轴标签。要获取 xlabel，请使用 get_label() 方法和 get_text() 方法。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, ax = plt.subplots() N = 100 x = np.random.rand(N) ax.plot(x) ax.set_xlabel("X-axis") x_lab = ax.xaxis.get_label() print("Label is: ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中以绝对方式调整一个子图的高度，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。创建一个新的图形或激活现有的图形。对于子图的绝对高度，使用 Axes() 类。向图形添加一个坐标轴。在坐标轴上绘制数据点。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as pl pl.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 4.50] pl.rcParams["figure.autolayout"] = True figure = pl.figure() axes = pl.Axes(figure, [.4, .6, .25, .25]) figure.add_axes(axes) pl.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]) axes = pl.Axes(figure, [.4, ... 阅读更多

要在 Python 中计算向量场的旋度并使用 Matplotlib 绘制它，我们可以使用 quiver() 方法并计算相应的数据。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 figure() 方法创建一个新的图形或激活现有的图形。将 3D 坐标轴添加到图形作为子图排列的一部分。使用 numpy meshgrid 创建 x、y 和 z 数据点。创建 u、v 和 w 数据旋度向量位置。使用 quiver() 方法获取向量。关闭坐标轴。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"] ... 阅读更多

要在 Matplotlib 表格中为特定单元格分配特定颜色，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。为 columns 属性创建一个元组。创建一个列表的列表，即记录列表。创建一个列表的列表，即每个单元格的颜色。创建一个图形和一组子图。向坐标轴 ax 添加一个表格。关闭坐标轴。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 columns = ('name', 'age', 'marks', 'salary') cell_text = [["John", "23", "98", "234"], ["James", ... 阅读更多

要在 matplotlib 中使用不同的比例绘制图形，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。使用 numpy 创建 t、data1 和 data2 数据点。创建一个图形和一组子图 ax1。初始化一个颜色变量。设置轴 1 的 x 和 y 标签。使用 plot() 方法绘制 t 和 data1。使用 tick_params() 方法设置标签颜色。创建一个共享 X 轴的 twin Axes，ax2。使用不同的数据集在轴 2 上执行步骤 4、6、7。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"] ... 阅读更多

要清除之前绘制的 Matplotlib 文本框，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。在绘图上放置字符标记。要清除文本，请使用 text.remove()，其中 text 是返回的绘图对象。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 fig, ax = plt.subplots() x = np.linspace(-10, 10, 100) y = np.sin(x) ax.plot(x, y) text = fig.text(0.5, 0.96, ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中绘制堆叠条形图，我们可以使用 barh() 方法步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。根据年份创建一个年份、已解决的问题和待解决的问题列表。使用年份和已解决的问题数据绘制水平条形图。要制作堆叠水平条形图，请使用 barh() 方法以及年份、待解决的问题和已解决的问题数据。将图例放在绘图上。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 year = [2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019] issues_addressed = [10, 14, 0, 10, 15, 15] issues_pending = [5, 10, 50, ... 阅读更多

要设置色条背景和标签位置，可以按照以下步骤操作：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。绘制等值线图。使用标量映射实例创建色条。设置色条的刻度标签，包括背景和标签位置。使用show()方法显示图形。示例import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.linspace(0, 10, num=16).reshape(4, 4) cf = plt.contourf(data, levels=(0, 2.5, 5, 7.5, 10)) cb = plt.colorbar(cf) cb.set_ticklabels([1, 2, 3, 4, 5]) plt.show()输出