要在 matplotlib 中动画化颜色条，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。将一个“~.axes.Axes”添加到图形作为子图排列的一部分。基于预先存在的 axes（即 ax 对象）实例化 Divider，并为指定的单元返回一个新的轴定位器。在给定的 *位置* 创建一个与主轴具有相同高度（或宽度）的轴。使用 numpy 创建随机数据。使用 imshow() 方法绘制随机数据。设置绘图标题。实例化颜色图列表。要动画化……阅读更多

要在 Python 中在一个标签中使用多种字体大小，我们可以在 title() 方法中使用 fontsize。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。初始化变量 fontsize。使用 title() 方法和参数中的 fontsize 设置绘图标题。关闭轴。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 x = np.linspace(-5, 5, 100) y = np.cos(x) plt.plot(x, y) fontsize = 20 ...阅读更多

要在图形中将原点放在余弦曲线的中心，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 spines、top、left、right 和 bottom 设置轴的位置。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。设置绘图标题。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(-5, 5, 100) y = np.cos(x) ax = plt.gca() ...阅读更多

要在 matplotlib 中绘制箭头状线型，我们可以使用 quiver() 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 quiver() 方法绘制线条。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(-5, 5, 100) y = np.sin(x) plt.quiver(x[:-1], y[:-1], x[1:]-x[:-1], y[1:]-y[:-1], scale_units='xy', angles='xy', scale=1, color='red') plt.show()输出

要在 matplotlib 中绘制轴上的矢量场，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、T、R、U 和 V 数据点。向当前图形添加一个轴并将其设为当前轴。使用 quiver() 方法绘制一个 3D 箭头场。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 = 8 X, Y = np.mgrid[0:n, 0:n] T = np.arctan2(Y - n / 2., X - n/2.) ...阅读更多

要在同一图上绘制两个 Pandas 时间序列，并带有图例和次 Y 轴，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。创建一个具有轴标签（包括时间序列）的一维 ndarray。使用一些列列表创建一个数据框。使用数据框 plot() 方法绘制列 A 和 B。使用 get_legend_handles_labels() 方法返回图例的句柄和标签。使用 legend() 方法在图形上放置图例。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"] = ...阅读更多

要使用 quiver，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 数组创建矢量坐标。获取 x、y、u 和 v 数据点。使用 figure() 方法创建新的图形或激活现有的图形。使用 gca() 方法获取当前轴。设置轴的 x 和 y 限制。要重绘当前图形，请使用 draw() 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 soa = np.array([[0, 0, 3, 2], [0, 0, 4, 5], [0, 0, ...阅读更多

要在 Seaborn/Matplotlib 中抑制 factorplot Y 轴的科学计数法，我们可以在 ticklabel_format() 方法中使用 style="plain"。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个具有键、col1 和 col2 的数据框。factorplot() 已重命名为 catplot()。要抑制科学计数法，请在 ticklabel_format() 方法中使用 style="plain"。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({"col1": [1, 3, 5, 7, 1], "col2": [1, 5, 7, 9, 1]}) sns.catplot(y="col1", x="col2", kind='bar', data=df, label="Total", height=3.5) plt.ticklabel_format(style='plain', ...阅读更多

要在 matplotlib 中使轴透明，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() 方法创建新的图形或激活现有的图形。将一个“~.axes.Axes”添加到图形作为子图排列的一部分。设置当前轴的面颜色。向图形添加一个轴。使用 numpy 创建 t 和 s 数据。在轴 2（步骤 5）上使用 plot() 方法绘制 t 和 s 数据点。要使轴透明，请使用 set_alpha() 方法并将 alpha 值保持在最小值。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import matplotlib.pyplot as plt import ...阅读更多

要在同一 matplotlib 绘图中命名不同的线条，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。创建两个数据点列表。使用 plot() 方法绘制 point1 和 point2。在图形上放置图例。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 points1 = [2, 4, 1, 5, 1] points2 = [3, 2, 0, 4, 3] plt.plot(points1, 'g--', label="plot A") plt.plot(points2, 'r-o', label="plot A") plt.legend() plt.show() 输出