为了使条形图自动循环使用不同的颜色，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。设置不同颜色的自动循环器。创建一个 Pandas 数据框来绘制条形图。使用 plot() 方法和 kind="bar" 来绘制条形图。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 plt.rc('axes', prop_cycle=(plt.cycler('color', ['r', 'g', 'b', 'y']))) df = pd.DataFrame(dict(name=["John", "Jacks", "James"], age=[23, 20, 26], marks=[88, 90, 76], salary=[90, 89, 98])) df.set_index('name').plot(kind='bar') plt.show() 输出 阅读更多

要在 seaborn 线性回归联合图中更改线条颜色，我们可以在 jointplot() 方法中使用 joint_kws。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 数据点以创建 Pandas 数据框。使用带 joint_kws 参数的 jointplot() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import seaborn as sns import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True X = np.random.randn(1000, ) Y = 0.2 * np.random.randn(1000) + 0.5 df = pd.DataFrame(dict(x=X, y=Y)) g = sns.jointplot(x="x", y="y", ... 阅读更多

要使用每月数据控制 matplotlib 中条形的宽度，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 创建日期、x 和 y 列表。使用每月数据绘制带有 x 和 y 数据点的条形图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np import datetime from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = [datetime.datetime(2021, 1, 1, 0, 0), datetime.datetime(2021, 2, 1, 0, 0), datetime.datetime(2021, 3, 1, 0, 0), ] y = ... 阅读更多

要制作正弦曲线动画，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。创建一个新图形或激活现有图形。向当前图形添加一个坐标轴并将其设为当前坐标轴。用空列表绘制一条线。要初始化线条，请传递空列表。要制作正弦曲线动画，请更新正弦曲线值并返回线实例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import animation plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax ... 阅读更多

要绘制带有多个图例条目的直方图，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 创建随机数据。使用 hist() 方法绘制直方图。创建一个颜色列表来为每个面片着色。迭代面片并设置每个面片的颜色。创建一个句柄列表来放置图例。对多个图例条目使用 legend() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.patches import Rectangle plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.rayleigh(size=1000) * ... 阅读更多

要绘制透视投影图和正投影图，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。创建一个新图形或激活现有图形。将一个 '~.axes.Axes' 添加到图形中作为子图排列的一部分。在 ax1 轴上将投影类型设置为“perspective”。设置绘图的标题。将一个 '~.axes.Axes' 添加到图形中作为子图排列的一部分。在 ax2 轴上将投影类型设置为“orthographic”。设置绘图的标题。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 ... 阅读更多

要创建带有阈值线的 Matplotlib 条形图，我们必须使用 axhline() 方法。步骤 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。初始化一个变量，threshold。为条形值创建列表。根据阈值获取低于和高于条形的数值。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。使用 x、a_threshold 和 b_threshold 值绘制条形图。使用 axhline() 方法在轴上添加一条水平线。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 threshold = 10 values = np.array([8.0, 10.0, ... 阅读更多

要绘制来自 http URL 的远程图像，我们可以使用 io.imread() 方法读取 URL 并采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。从 http URL 加载图像。使用 imshow() 方法将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上。关闭坐标轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from skimage import io import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True f = "http://matplotlib.sourceforge.net/_static/logo2.png" a = io.imread(f) plt.imshow(a) plt.axis('off') plt.show() 输出 阅读更多

要在 Matplotlib 中在绘图内添加文本，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。使用一些文本属性放置文本。使用 plot() 方法绘制 x 和 y。关闭坐标轴。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 = x ** 3 plt.text(0, 100, '$y=x^3$', fontsize=22, bbox=dict(facecolor='red', alpha=0.5)) plt.plot(x, y, c='g') plt.axis('off') plt.show() 输出 阅读更多

要在 Python 中将 X 轴网格放置在频谱图上，我们可以使用 grid() 方法并采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建 t、s1、s2、nse、x、NEFT 和 Fs 数据点。使用带有 nrows=2 的 subplots() 方法创建一个新图形或激活现有图形。使用 plot() 方法绘制 t 和 x 数据点。以当前线型布局网格。设置 X 轴边距。使用 specgram() 方法绘制频谱图。以虚线线型和其他属性以当前线型布局网格。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot ... 阅读更多