要在 matplotlib 中绘制二维直方图，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 和 y 数据点。创建一个图形和一组子图。使用 hist2d() 方法绘制 x 和 y。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 = 2 * np.random.randn(5000) y = x + np.random.randn(5000) fig, ax = plt.subplots() _ = ax.hist2d(x[::10], y[::10]) ax.set_title('2D Histogram') plt.show()输出阅读更多

要在 matplotlib 中创建联合双变量分布，我们可以使用 scatter 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。创建一个图形和一组子图。使用 scatter() 方法绘制 x 和 y。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 = 2 * np.random.randn(5000) y = x + np.random.randn(5000) fig, ax = plt.subplots() _ = ax.scatter(x, y, alpha=0.08, cmap="copper", c=x) plt.show()输出阅读更多

要在 matplotlib 的双 Y 轴图表中对齐条形图和折线图，我们可以使用 twinx() 方法创建一个具有共享 X 轴但独立 Y 轴的 Axes 副本。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个包含列 1 和列 2 的 Pandas 数据框。使用 plot() 方法（kind="bar"，即按名称分类）绘制数据框。使用 twinx() 方法创建一个具有共享 X 轴但独立 Y 轴的 Axes 副本。绘制轴（步骤 3）刻度和数据框列值以绘制线条。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt import ... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制子图周围的边框，我们可以在子图上使用矩形补丁。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 subplot(121) 向当前图形添加子图。获取子图轴。添加一个通过锚点 *xy* 及其 *width* 和 *height* 定义的矩形。根据轴（步骤 4）向当前子图添加矩形补丁。设置艺术家是否使用剪裁。使用 subplot(122) 向当前图形添加子图。设置当前子图的标题。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] ... 阅读更多

要绘制 python 日期时间的累积图，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 Pandas 数据框，其中一个键用于时间差，另一个键用于在随后一年入学的学生人数。使用 plot() 方法（kind='bar'，即按名称分类）绘制数据框。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 college_student_data = {'durations': [1, 2, 2.5, 3, 4.5, 5, 5.5, 6, 6.5, 7], ... 阅读更多

要选择 matplotlib 中的特定子图，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 figure() 方法创建一个新图形或激活现有图形。在一个范围内迭代，即要放置的子图数量。在循环本身中，使用 add_subplot() 方法向图形添加一个“~.axes.Axes”作为子图排列的一部分。现在，选择一条用红色绘制的轴线。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 fig = plt.figure() for index ... 阅读更多

要使用 pcolormesh 获得平滑插值，我们可以使用 shading="gouraud" 按名称分类。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy meshgrid 创建数据、x 和 y。使用 pcolormesh() 方法绘制具有非规则矩形网格的伪彩色图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pylab as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.random((3, 3)) x = np.arange(0, 3, 1) y = np.arange(0, 3, 1) x, y = np.meshgrid(x, y) plt.pcolormesh(x, y, data, cmap='RdBu', shading='gouraud') plt.show()输出阅读更多

要更改轴背景颜色，我们可以使用 set_facecolor() 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 gca() 方法获取当前轴。设置轴的 facecolor。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。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 ax = plt.gca() ax.set_facecolor("orange") x = np.linspace(-2, 2, 10) y = np.exp(-x) plt.plot(x, y, color='red') plt.show()输出阅读更多

要通过循环和函数填充 matplotlib 子图，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，行数 = 3，列数 = 2。创建一个函数来迭代每一行的列，并在每个列索引处使用 plot() 方法绘制 x 数据点。迭代行（步骤 2）并创建随机 x 数据点，并调用 iterate_columns() 函数（步骤 3）。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"] ... 阅读更多

要隐藏 Seaborn 热力图的颜色条，我们可以在 heatmap() 方法中使用 cbar=False。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 4 列创建一个数据框。使用 heatmap() 方法将矩形数据绘制为颜色编码矩阵。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((4, 4)), columns=["a", "b", "c", "d"]) sns.heatmap(df, cbar=False) plt.show()输出