要在 matplotlib 中为绘图绘制平均线，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 x 和 y 数据点。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。查找数组 x 的平均值。使用 plot() 方法绘制 x 和 y_avg 数据点。在图形上放置图例。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 ... 阅读更多

要从 Seaborn 热图中删除 X 或 Y 轴标签，我们可以使用 yticklabel=False。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 5 列的 DataFrame。使用 heatmap() 方法绘制矩形数据作为颜色编码矩阵，其中 yticklabels=False。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 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(np.random.random((5, 5)), columns=["col1", "col2", "col3", "col4", "col5"]) sns.heatmap(df, yticklabels=False) plt.show()输出阅读更多

要以深色背景显示 Seaborn/Matplolib 图表，我们可以在 set_style() 方法中使用“dark”，它可以为图表提供美观的样式。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。在 set_style() 方法中使用“dark”来设置美学样式。使用 Pandas 创建一个包含两列的 DataFrame。使用条形图 plot() 方法显示点估计和置信区间。将 x 轴刻度旋转 45 度。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 sns.set_style("dark") df = pandas.DataFrame({"X-Axis": [np.random.randint(10) ... 阅读更多

要使用 matplotlib 检测显示可用性，我们可以采取以下步骤：步骤导入 os 模块。使用 os.environ["DISPLAY"] 获取可用的显示。示例import os env = os.environ["DISPLAY"] print("自动检测到的显示可用性：", env)输出自动检测到的显示可用性： 0

要关闭 matplotlib 中的左侧或底部轴刻度标记，我们可以对轴使用 length=0。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 数据点。使用 tick_params() 方法，其中 length=0。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(-2, 2, 10) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.tick_params(axis='both', which='both', length=0) plt.show()输出阅读更多

要设置 matplotlib 中分组条形图之间的间距，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。为要绘制的条形图创建字典。使用字典 d 创建 Pandas DataFrame。使用字典 d 绘制条形图，其中 align="center"。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True d = {"Name": ["John", "Jacks", "James", "Joe"], "Age": [23, 12, 30, 26], "Marks": [98, 85, 70, 77]} df = pd.DataFrame(d) df.set_index('Name').plot(kind="bar", align='center', width=0.1) plt.tick_params(rotation=45) plt.show()输出阅读更多

要在同一个 imshow matplotlib 中显示两种不同颜色的颜色映射，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。创建一个 5×5 维的二维矩阵。获取带正值和负值的掩码矩阵 data1 和 data2。创建图形和一组子图。将数据显示为图像，即在二维规则光栅上，使用 data1 和 data2。要制作两个不同的颜色条，请使用 colorbar 方法。设置两个图像的颜色条。设置颜色条的标签。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ... 阅读更多

要在 Seaborn 热图中创建自定义网格线，我们可以在 heatmap() 方法中使用 linewidths 和 linecolor 值。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 5 列的 DataFrame。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((5, 5)), columns=["col1", "col2", "col3", "col4", "col5"]) sns.heatmap(df, linewidths=4, linecolor='green') plt.show()输出阅读更多

要在 matplotlib 中使用颜色条在 3D 图形中绘制散点，我们可以使用 scatter() 和 colorbar() 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 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。将轴添加为子图排列。使用 numpy 创建 xs、ys 和 zs 数据点。使用 scatter() 方法创建散点图。使用 scatter 标量映射实例为颜色条使用 colorbar() 方法。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

要在 Matplotlib 中绘制 3D 参数曲线的线条颜色，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 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。将轴添加为子图排列。要制作参数曲线，请初始化 theta、z、r、x 和 y 变量。使用 scatter() 方法绘制 x、y 和 z 数据点。设置图表的标题。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() ax = fig.add_subplot(projection='3d') ... 阅读更多