要设置 Matplotlib 等高线图颜色条的限制，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 x 和 y 获取数据。从坐标向量获取坐标矩阵。初始化 vmin 和 vmax 以设置 Matplotlib 等高线图颜色条的限制。使用 contourf() 方法绘制等高线。在 vmin 和 vmax 范围内使用标量映射创建颜色条。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from ... 阅读更多

要使用 Matplotlib 使绘图的 x 轴刻度标签成为简单的图形，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。初始化简单图形的 y 位置。使用 figure() 方法创建一个新图形或激活现有图形。使用 add_subplot() 方法将 '~.axes.Axes' 添加到图形作为子图排列的一部分。使用 plot() 方法绘制线条。使用 set_ticks() 方法设置 X 轴刻度。设置空的刻度标签。使用 add_patch() 方法添加圆形和矩形补片。实例化 Circle() 和 Rectangle() 类。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as patches ... 阅读更多

要指示条形图中的统计显著差异，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。创建均值、标准差、索引、宽度和标签数据点。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。使用 bar() 方法创建条形图。使用附加的误差线绘制 Y 相对于 X 的线和/或标记。缩放 Y 轴。获取或设置 X 轴的当前刻度位置和标签。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 means = (5, 15, ... 阅读更多

要使用 networkx 在图形中显示节点名称，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、名称或图形属性初始化图形。使用 add_nodes_from() 方法添加多个节点。使用 add_edge_from() 方法添加所有边。使用 draw() 方法使用 Matplotlib 绘制图形 G。将 with_labels 设置为 True。要显示图形，我们可以使用 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, 1), (2, 3), (1, 4), (3, 4)]) nx.draw(G, ... 阅读更多

要在 Seaborn Implot 中添加标题，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。创建一个具有两列的 Pandas 数据框，X 轴和 Y 轴使用 implot() 方法。使用 gca() 方法获取当前轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import pandas import matplotlib.pylab as plt import seaborn as sns import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pandas.DataFrame({"X-Axis": [np.random.randint(10) for i in range(10)], "Y-Axis": [i for i in range(10)]}) bar_plot = sns.lmplot(x='X-Axis', y='Y-Axis', data=df, height=3.5) ax = plt.gca() ax.set_title("Random Data Implot") ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中绘制透明的 Poly3DCollection 绘图，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的图形或激活现有图形。将 '~.axes.Axes' 添加到图形作为具有 projection=3d 的子图排列的一部分。创建 x、y 和 z 数据点。制作顶点列表。将 x、y 和 z 数据点转换为元组的压缩列表。获取 Poly3d 实例的列表。使用 add_collection3d() 方法将 3D 集合对象添加到绘图中。关闭轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt ... 阅读更多

要在 virtualenv 中安装 Matplotlib，我们可以在终端中执行以下步骤：vritualenv source env/bin/activate pip install matplotlib pip freeze > requirements.txt cat requirements.txt (查看 Matplotlib 详情)

要绘制两个共享相同 Y 轴的水平条形图，我们可以在 subplot() 方法中使用 sharey=ax1，对于水平条形图，我们可以使用 barh() 方法。步骤创建数据点的列表。使用 figure() 方法创建一个新图形或激活现有图形。使用 subplot() 方法将子图添加到当前图形，索引为 1。使用 barh() 方法在轴 1 上绘制水平条形图。使用 subplot() 方法将子图添加到当前图形，索引为 2。共享轴 1 的 Y 轴。在轴 2 上绘制水平条形图。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, ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中移除特定的线或曲线，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 plot() 方法绘制 line1 和 line2。弹出第二条线并将其移除。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt, image as mimg plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True line_1 = plt.plot([1, 2, 3]) line_2 = plt.plot([2, 4, 6]) line = line_2.pop(0) line.remove() plt.show() 输出

要设置图像的色彩映射，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。将图像从文件读取到数组中。选择数据的一个通道。将数据显示为图像，即在具有“热”色彩映射的二维规则栅格上。关闭轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt, image as mimg plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True img = mimg.imread('bird.jpg') lum_img = img[:, :, 0] plt.imshow(lum_img, cmap="hot") plt.axis('off') plt.show() 输出 阅读更多