要在 Matplotlib 的条形图上显示百分比，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 x 和 y 数据点；初始化一个变量，宽度。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。使用 x 和 y 数据点添加条形。迭代条形补丁；使用 text() 方法在条形上放置文本。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 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [3, 4, 2, ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中使两个标记共享图例中的同一个标签，我们可以采取以下步骤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（作为 sin(x) 和 cos(x)）。将图例放在 location=1 的位置。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) plt.plot(x, np.sin(x), ls="dotted", label='y=f(x)') plt.plot(x, np.cos(x), ls="-", label='y=f(x)') plt.legend(loc=1) plt.show()输出不建议使两个标记共享同一个标签 ... 阅读更多

要在 Matplotlib 子图中操作水平空间，我们可以在 subplots_adjust() 方法中使用 wspace=1，而无需紧凑的绘图布局。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。创建具有 4 个索引的图形和一组子图。要调整垂直空间，我们可以使用 wspace=1。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(0, 2 * np.pi, 400) y = np.sin(x ** 2) fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2) fig.subplots_adjust(wspace=1) ... 阅读更多

要获取 Matplotlib 中的字体系列列表，我们可以采取以下步骤 - 迭代字体管理器 ttflist 并打印名称。迭代字体管理器 afmlist 并打印名称。示例import matplotlib.font_manager as fm for f in fm.fontManager.ttflist:    print(f.name) for f in fm.fontManager.afmlist:    print(f.name)输出STIXNonUnicode STIXGeneral STIXSizeFiveSym cmr10 ... ... ... Nimbus Sans L Bitstream Charter Nimbus Sans L Nimbus Sans L

要将参数传递给 fig.canvas.mpl_connect('key_press_event', on_key) 中的 on_key，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。创建图形和一组子图。设置轴的 x 和 y 范围。将函数绑定到事件。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 fig, ax = plt.subplots() ax.set_xlim(0, 10) ax.set_ylim(0, 10) def onkey(event):    if event.key.isalpha():       if event.xdata is not None and event.ydata is not None:          ax.plot(event.xdata, event.ydata, 'bo-')       ... 阅读更多

要自定义 seaborn 的 facet grid 的注释，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。创建具有 col1 和 col2 列的数据框。用于绘制条件关系的多图网格。将绘图函数应用于数据的每个 facet 的子集。设置每个网格的标题。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({'col1': [3, 7, 8, 1], 'col2': ["three", "seven", "one", "zero"]}) g = sns.FacetGrid(data=df, col='col2', height=3.5) g.map(plt.hist, 'col1', ... 阅读更多

要在 Matplotlib 子图中操作垂直空间，我们可以在 subplots_adjust() 方法中使用 hspace=1，而无需紧凑的绘图布局。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。创建具有 4 个索引的图形和一组子图。要调整垂直空间，我们可以使用 hspace=1。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(0, 2 * np.pi, 400) y = np.sin(x ** 2) fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2) fig.subplots_adjust(hspace=1) ... 阅读更多

要将数据值转换为 Matplotlib 中的颜色信息，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。获取颜色图实例，如果 *name* 为 None，则默认为 rc 值。创建可以转换为颜色信息的随机值。创建随机数据点 x 和 y。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 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True plasma = plt.get_cmap('GnBu_r') values = np.random.rand(100) x = np.random.rand(len(values)) y = np.random.rand(len(values)) sc = plt.scatter(x, ... 阅读更多

要获得交互式绘图，我们需要激活图形。使用 plt.ioff() 和 plt.ion()，我们可以对绘图执行交互操作。打开 Ipython shell 并输入以下命令。示例In [1]: %matplotlib auto Using matplotlib backend: GTK3Agg In [2]: import matplotlib.pyplot as In [3]: fig, ax = plt.subplots() # 图表将弹出。让我们互动。 In [4]: ln, = ax.plot(range(5)) # 绘制一条线 In [5]: ln.set_color("orange") # 将绘制的线条更改为橙色 In [6]: plt.ioff() # 停止交互 In [7]: ln.set_color("red") # 由于我们已停止交互 ... 阅读更多

要在 Matplotlib 子图中以实际大小显示不同的图像，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 imread() 方法读取两张图像（im1 和 im2）创建图形和一组子图。关闭两个子图的轴。使用 imshow() 方法显示 im1 和 im2 数据。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 im1 = plt.imread("bird.jpg") im2 = plt.imread("opencv-logo.png") fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2) ax[1].axis('off') ax[1].imshow(im1, cmap='gray') ax[0].axis('off') ax[0].imshow(im2, cmap='gray') plt.show()输出阅读更多