为了使用 matplotlib.pyplot、imshow() 和 savefig() 以全分辨率绘图，我们可以将 dpi 值保持在 600 到 1200 之间。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。在给定形状中设置随机值。将数据显示为图像，即在 2D 正则光栅上保存图形，分辨率为 1200 dpi。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 data = np.random.rand(5, 5) plt.imshow(data, cmap="plasma") plt.savefig("myimage.eps", dpi=1200) plt.show()输出

伪彩色可以是增强对比度并更轻松地可视化数据的有用工具。当使用投影仪（因为它们的对比度通常很差）进行数据演示时，这尤其有用。伪彩色仅与单通道、灰度、亮度图像相关。我们目前有一个 RGB 图像。由于 R、G 和 B 都相似，我们可以只选择我们数据的一个通道-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。选择我们数据的一个通道。将数据显示为图像，即在 2D 正则光栅上。开启 ... 阅读更多

要在 Python 中绘制带有色调颜色图和图例的 3D 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 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。获取当前轴，如有必要则创建一个。获取色调颜色图，定义调色板。使用 scatter() 方法绘制 x、y 和 z 数据点。在图上放置图例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap ... 阅读更多

要修复使用已弃用方法时出现的弃用警告，我们可以在代码中使用 warnings.filterwarnings("ignore")。-示例from matplotlib import pyplot as plt, pylab as pl import warnings plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True warnings.filterwarnings("ignore") pl.pause(0) plt.show()输出进程已退出，退出代码为 0

要在图上绘制自定义图例符号，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。继承 HandlerPatch 类，覆盖 create artists 方法，向图中添加椭圆形补丁，并返回补丁处理程序。使用 Circle 类在图上绘制圆形。在当前轴上添加圆形补丁。使用 legend() 方法在图上放置图例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt, matplotlib.patches as mpatches from matplotlib.legend_handler import HandlerPatch plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True class HandlerEllipse(HandlerPatch):    def create_artists(self, legend, ... 阅读更多

要绘制一条颜色不断变化的单线，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 创建随机 x 和 y 数据点。创建图形和一组子图。迭代 1 到 100 范围内的索引。在循环中以随机颜色绘制 x 和 y 数据点。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import random plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(1, 10, 100) y = np.sin(x) fig, ax = plt.subplots() for ... 阅读更多

要使用“Times New Roman”将 Matplotlib 标题设置为粗体，我们可以使用 fontweight="bold"。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。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 scatter() 方法绘制 x 和 y 数据点。使用 fontname="Times New Roman" 和 fontweight="bold" 设置图的标题要显示图形，请使用 show() 方法。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 fig, ax = plt.subplots() x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) ax.scatter(x, y, ... 阅读更多

要根据 Python 中的 x、y 和 z 散点数据绘制 3D 曲面，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 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。将轴作为子图布置的一部分添加到图形中。使用 numpy 创建 x、y、X、Y 和 Z 数据点。使用 plot_surface() 方法绘制 x、y 和 z 数据点。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 = plt.figure() ... 阅读更多

要获取轮廓图绘制的线的 (x, y) 值，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 contour() 方法创建 3D 轮廓图。获取轮廓图集合并获取路径。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 m = [[3, 2, 1, 0], [2, 4, 1, 0], [2, 4, 1, 3], [4, 3, 1, 3]] cs = plt.contour([3, 4, 2, 1], [5, 1, 2, 3], m) p1 = cs.collections[0].get_paths() for item in p1:    print(item.vertices) plt.show()输出

要动画化 Matplotlib 图的时间排序序列，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。将轴作为子图布置的一部分添加到图形中。使用 after() 方法返回给定日期时间实例之后的第一次出现。编写 animate() 方法进行动画处理。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 numpy as np import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True ... 阅读更多