为了在 matplotlib 中设置活动子图 axes 对象，我们可以使用 subplots() 方法将 axes 添加为子图排列。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建用于数据点的 x 和 y 列表。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图，其中包含一行和两列。向当前图形添加一个 axes 并使其成为当前 axes，其轴对象位于第 0 个索引处。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。向当前图形添加一个 axes 并使其成为当前 axes，其轴对象位于…… 阅读更多

为了在 matplotlib 的地图中插入比例尺，我们可以使用 AnchoredBar() 类来实例化比例尺对象。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建随机数据。使用 imshow() 方法将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上。使用 gca() 方法获取当前轴。绘制带有居中对齐标签的水平比例尺。向当前轴添加比例尺艺术家。关闭轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.axes_grid1.anchored_artists import AnchoredSizeBar import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] ... 阅读更多

为了在 Python 中绘制具有 alpha 和 beta 参数的伽马分布，我们可以使用 gamma.pdf() 函数。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，并使用给定 RV 的 x 的 gamma.pdf() 函数创建 y。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。使用 legend() 方法放置图的图例元素。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import numpy as np import scipy.stats as stats from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(0, 10, 10) y = stats.gamma.pdf(x, a=5, scale=0.333) plt.plot(x, ... 阅读更多

为了更改 matplotlib 中科学计数法的字体大小，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。制作 x 和 y 值列表。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。要更改科学计数法的字体大小，我们可以使用 style="sci" 类（按名称）。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] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = [10000, 20000, 300000, 34, 1, 10000] y = [1, 2, 0, 4, 1, 5] plt.plot(x, y, color='red') plt.ticklabel_format(axis="x", style="sci", scilimits=(0, ... 阅读更多

为了使用 Pandas 绘制带有阴影的条形图，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 Pandas 创建一个包含两列的数据框。向当前图形添加一个 axes 作为子图排列。使用 kind="bars" 类（按名称）制作一个图。制作一个阴影列表。使用 bars.patches 获取条形图补丁。迭代条形图补丁并设置每个补丁的阴影。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 2), columns=['a', ... 阅读更多

为了绘制曲面图/3D 图，我们需要 2D 数据点，而不是 1D 数据框。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。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。初始化一个变量 'n' 来表示样本数。使用 numpy 创建 x、y 和 z 数据点。使用 plot_surface() 方法制作曲面 3D 图。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 fig = plt.figure() ax = ... 阅读更多

为了在 Seaborn regplot 中为点和线显示不同的颜色，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 Pandas 创建一个包含关键 X 轴和 Y 轴的数据框。使用回归模型绘制数值自变量。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(5) for i in range(10)], "Y-Axis": [np.random.randint(5) for i in range(10)]}) sns.regplot(x='X-Axis', y='Y-Axis', data=df, scatter_kws={"color": "red"}, line_kws={"color": "green"}) plt.show()输出阅读更多

为了在 Python 中渲染 3D 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 figure() 方法创建一个新图形或激活现有图形。向当前图形添加一个 axes 作为子图排列。使用 numpy 创建 x3、y3 和 z3 数据点。使用 numpy 创建 dx、dy 和 dz 数据点。使用 bar3d() 方法绘制 3D 条形图。要隐藏轴，请使用 axis('off') 类（按名称）。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 ... 阅读更多

为了向具有相同轴上多个图的 matplotlib 箱线图添加图例，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。使用 numpy 创建随机数据 a 和 b。使用 figure() 方法创建一个新图形或激活现有图形。向当前图形添加一个 axes 作为子图排列。使用 boxplot() 方法制作箱线图，并使用不同的 facecolors。要放置图例，请使用 legend() 方法，其中包含两个箱线图 bp1 和 bp2，以及图例元素的有序标签。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import matplotlib.pyplot as plt ... 阅读更多

为了使用matplotlib将数据与X轴上的特定日期作图，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。创建一个日期列表并将它们转换为datetime格式作为x。创建一个y数据点列表。设置主要刻度的格式器。设置主要刻度的定位器。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：`from datetime import datetime` `from matplotlib import pyplot as plt, dates as mdates` `plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]` `plt.rcParams["figure.autolayout"] = True` `dates = ["01/02/2021", "01/03/2021", "01/04/2021", ...`阅读更多