要使用 Matplotlib 在 Python/Pandas DataFrame 中显示频率图，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。创建一个图形和一组子图。创建一个二维、大小可变的、可能是异构的表格数据。返回一个包含唯一值计数的序列。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': [2, 4, 1, 4, 3, 2, 1, 3, 2, 4]}) df['numbers'].value_counts().plot(ax=ax, kind='bar', xlabel='numbers', ylabel='frequency') plt.show()输出阅读更多

要使用 Matplotlib 打印摄氏度符号，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。使用 numpy 创建 T 和 P 数据点。使用 plot() 方法绘制 T 和 P。设置 X 轴的标签。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 N = 10 T = np.random.rand(N) P = np.random.rand(N) plt.plot(T, P) plt.xlabel("$Temperature {^\circ}C$") plt.show()输出

要在 Matplotlib 中自动创建图例，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。初始化一个变量 N，用于样本数据数量。使用 numpy 创建 x、y、c 和 s 数据。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。使用不同的颜色和大小绘制 x 和 y 数据点。在坐标轴上放置一个图例。向图形添加一个艺术家。为 PathCollection 创建图例句柄和标签。再次，为大小在坐标轴上放置一个图例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中绘制嵌套饼图，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。创建一个图形和一组子图。初始化一个变量 size，使用 numpy 创建 vals、cmap、outer_colors、inner_colors 数据。使用 pie() 函数制作饼图。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 fig, ax = plt.subplots() size = 0.3 vals = np.array([[60., 32.], [37., 40.], [29., 10.]]) cmap = plt.get_cmap("tab20c") outer_colors = cmap(np.arange(3)*4) inner_colors = cmap([1, 2, 5, 6, 9, ... 阅读更多

要设置 networkx 边缘标签偏移量，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。使用边缘、名称或图形属性初始化一个图。添加多个节点。使用 add_edge_from() 方法添加所有边缘。使用 Fruchterman-Reingold 力导向算法定位节点。使用 Matplotlib 绘制图形 G。绘制边缘标签。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pylab as plt import networkx as nx plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True G = nx.DiGraph() G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4]) G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 1), (1, 3)]) pos = nx.spring_layout(G) ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中绘制功率谱密度，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。初始化一个变量 dt。使用 numpy 创建 t、nse、r、cnse、s 和 r 数据点。创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制 t 和 s 数据。绘制功率谱密度。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 dt = 0.01 t = np.arange(0, 10, dt) nse = np.random.randn(len(t)) r = np.exp(-t / 0.05) cnse = np.convolve(nse, ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中使用两个 Y 轴（两个单位）绘制单个数据，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 创建速度和加速度数据点。向当前图形添加子图。使用 plot() 方法绘制速度数据点。创建一个共享 X 轴的双坐标轴。使用 plot() 方法绘制加速度数据点。在图形上放置一个图例。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 speed = np.array([3, 1, 2, 0, 5]) acceleration = np.array([6, 5, 7, ... 阅读更多

要反转图像的色彩映射，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 x 和 y 创建随机数据点。使用 get_cmap() 方法获取蓝色颜色映射。在索引 1 处向当前图形添加子图。使用 scatter() 方法绘制 x 和 y 数据点。为标量映射实例创建颜色条。使用 scatter() 方法绘制 x 和 y 数据点，并反转颜色映射。设置两个坐标轴的标题。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"] ... 阅读更多

要在网页上显示一个可交互的绘图，我们可以采取以下步骤：安装 Bokeh 并导入 figure、show 和 output_file。将默认输出状态配置为在调用函数：'show' 时生成保存到文件的输出。创建一个新的 Figure 用于绘图。呈现从给定 URL 加载的图像。立即显示 Bokeh 对象或应用程序。示例from bokeh.plotting import figure, show, output_file output_file('image.html') p = figure(x_range=(0, 1), y_range=(0, 1)) p.image_url(url=['bird.jpg'], x=0, y=1, w=0.8, h=0.6) show(p)输出当我们执行代码时，它将在你的默认浏览器上显示以下图像。你可以随意移动图像... 阅读更多

要在 Python 的 Matplotlib 中绘制分层图像，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 numpy 创建 dx、dy、x、y 和 extent 数据。使用 figure() 方法创建一个新图形或激活现有图形。创建 data1 和 data2 以将数据显示为图像，即在二维规则光栅上。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 dx, dy = 0.05, 0.05 x = np.arange(-3.0, 3.0, dx) y = np.arange(-3.0, 3.0, ... 阅读更多