要在 Matplotlib 中绘制真/假或激活/禁用数据，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 创建带有 True 或 False 的数据。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。将“~.axes.Axes”添加到图形作为子图排列的一部分。使用 imshow() 方法将数据显示为图像，即在 2D 正则光栅上。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 data = np.random.random((20, 20)) > 0.5 fig = ... 阅读更多

要在 Pandas 数据系列上绘制任意标记，我们可以使用带有标记的 pyplot.plot()。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用轴标签（包括时间序列）制作 Pandas 数据系列。使用 plot() 方法以 linestyle="dotted" 绘制系列索引。使用 tick_params() 方法旋转重叠的标签。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True ts = pd.Series(np.random.randn(10), index=pd.date_range('2021-04-10', periods=10)) plt.plot(ts.index, ts, '*', ls='dotted', color='red') plt.tick_params(rotation=45) plt.show()输出阅读更多

要更改 X 和 Y 轴的范围，我们可以使用 xlim() 和 ylim() 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。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。设置 X 和 Y 轴限制。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(-15, 15, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.xlim(-10, 10) plt.ylim(-1, 1) plt.show()输出

要查看 Matplotlib 中所有可用的颜色图，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。创建新图形或激活现有图形。将“~.axes.Axes”添加到图形作为子图排列的一部分。在现有轴上制作一个分隔符轴。使用 numpy 创建随机数据。将数据显示为图像，即在 2D 正则光栅上。为 ScalarMappable 实例 im 创建颜色条。为当前图形设置标题。使用 matplotlib 中所有可用的颜色图对图像进行动画处理。通过重复调用函数来制作动画。要显示图形，... 阅读更多

要在 Matplotlib 中自定义 X 轴刻度，我们可以更改刻度的长度和宽度。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。为高度、条形和 y_pos 数据点创建列表。使用 bar() 方法制作条形图。要自定义 X 轴刻度，我们可以使用 tick_params() 方法，其中 color=red、direction=outward、length=7 和 width=2。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 height = [3, 12, 5, 18, 45] bars = ('A', 'B', 'C', 'D', 'E') y_pos = np.arange(len(bars)) plt.bar(y_pos, height, color='yellow') plt.tick_params(axis='x', colors='red', direction='out', ... 阅读更多

要从图像中删除网格线，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。从文件加载图像。将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。要删除网格线，请使用 ax.grid(False)。将数据显示为图像，即在 2D 正则光栅上。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt import cv2 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True img = cv2.imread('bird.jpg') img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.grid(False) plt.imshow(img) plt.show()输出阅读更多

要保存 Seaborn 中的绘图，我们可以使用 savefig() 方法。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。制作一个二维、大小可变的、可能异构的表格数据。绘制数据集中的成对关系。使用 savefig() 方法将绘图保存到文件中。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(np.random.random((5, 5)), columns=["a", "b", "c", "d", "e"]) sns_pp = sns.pairplot(df) sns_pp.savefig("sns-heatmap.png")输出当我们执行代码时，它将创建以下绘图并将其保存... 阅读更多

要自定义 X 轴标签，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。初始化一个变量 N 以获取样本数据数量。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。使用字体粗细、颜色、字体大小和对齐方式自定义 X 轴标签。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 N = 100 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) plt.plot(x, y, 'r*') plt.xlabel('X-axis Label', fontweight='bold', color='orange', ... 阅读更多

要将轴标签对齐到右侧（X 轴标签）或顶部（Y 轴标签），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。创建图形和一组子图。初始化一个变量 N 用于数据样本数量。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。分别在右侧和顶部设置 xlabel 和 ylabel。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() N = 10 x = np.random.rand(N) y = ... 阅读更多

要使用 Pandas 和 matplotib.pyplot() 创建图例，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。制作一个二维、大小可变的、可能异构的表格数据。使用名称按条形类绘制数据帧实例，并且图例为 True。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() df = pd.DataFrame({'Numbers': [3, 4, 1, 7, 8, 5], 'Frequency': [2, 4, 1, 4, 3, 2]}) df.plot(ax=ax, kind='bar', legend=True) plt.show()输出