要隐藏坐标轴但在 Matplotlib 的 3D 图中保留坐标轴标签，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。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。将一个 '~.axes.Axes' 添加到图形中作为子图排列的一部分。使用 numpy 创建 x、y、z、dx、dy 和 dz 数据点使用 bar3d() 方法绘制 3D 条形图。要隐藏坐标轴，初始化一个颜色元组，与坐标轴颜色相同。将 x、y 和 z 坐标轴平面颜色属性设置为与颜色元组相同。将 x、y 和 z 坐标轴线条颜色属性设置为... 阅读更多

要使用 matplotlib 在日期时间轴上绘制矩形，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。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。使用 add_subplot() 方法将一个 '~.axes.Axes' 添加到图形中作为子图排列的一部分。要定义一个矩形，请使用 datetime 和 matplotlib 的日期查找锚点。使用 add_patch() 方法将一个 '~.Patch' 添加到 axes' 中。设置主轴定位器和格式化程序。限制 x 和 y 轴的比例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from datetime import datetime, timedelta from matplotlib.patches import Rectangle import matplotlib.pyplot as plt ... 阅读更多

要从 matplotlib 的对数-对数图中去除科学计数法，我们可以使用 ax.xaxis.set_minor_formatter(mticker.ScalarFormatter()) 语句。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 scatter() 方法绘制 x 和 y 数据点。使用 set_xscale() 和 set_yscale() 方法设置 x 和 y 轴的比例。要删除科学计数法，请将格式化刻度值作为数字。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, ticker as mticker plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.array([1, 7, 6, 4, 0]) y = np.array([6, 2, 3, ... 阅读更多

要关闭 matplotlib 中的上或右坐标轴刻度标记，我们可以创建一个自定义字典 visible_ticks 并关闭该标志。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。创建一个字典以关闭坐标轴刻度标记。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) visible_ticks = { "top": False, ... 阅读更多

要在 Bokeh 中处理图像，请使用 image_url() 方法并传递一个图像列表。步骤将默认输出状态配置为在调用 :func:'show' 时生成保存到文件的输出。创建一个用于绘图的新图形。呈现从给定 URL 加载的图像。立即显示 Bokeh 对象或应用程序。示例from bokeh.plotting import figure, show, output_file output_file('image.html') p = figure(x_range=(0, 1), y_range=(0, 1)) p.image_url(url=['bird.jpg'], x=0, y=1, w=0.8, h=0.6) show(p)输出

要水平显示图例元素，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 plot() 方法，绘制带有标签 line1、line2 和 line3 的线条。使用 legend() 方法在图形上放置图例，其中参数中的 ncol 值为标签数。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 line1, = plt.plot([1, 2, 3], label="line1") line2, = plt.plot([3, 2, 1], label="line2") line3, = plt.plot([2, 3, 1], label="line3") plt.legend(ncol=3, loc="upper right") plt.show()输出阅读更多

要更改单个条形图的颜色（如果条件为真），我们可以创建一个值集和一个颜色列表，直到值为 2 为止；否则在列表中添加黄色。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。初始化条形图的宽度变量。创建两个值和颜色的列表。使用 bar() 方法绘制条形图。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 data = np.arange(5) width = 0.5 vals = [1, 2, 1, 5, ... 阅读更多

要为热力图的每个单元格添加注释，我们可以在 heatmap() 方法中设置 annot = True。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个具有 5 列的 Pandas 数据框。使用 sns.heatmap() 绘制数据框（步骤 2），并在参数中使用 annot=True 标志。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=["a", "b", "c", "d", "e"]) sns.heatmap(df, annot=True, annot_kws={"size": 7}) plt.show()输出阅读更多

要在折线图的 Y 轴上绘制多个 Pandas 列，我们可以使用 set_index() 方法设置索引。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“类别 1”、“类别 2”和“类别 3”列的数据框。使用 set_index() 方法使用现有列设置 DataFrame 索引。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 df = pd.DataFrame({'Category 1': [2, 4, 5, 1, 0, 3], 'Category 2': [6, 3, 1, 4, 5, 2], 'Category 3': [2, 4, 1, 3, 6, 0]}) df.set_index('Category 1').plot() plt.show()输出

要在 matplotlib 中创建两点之间的线段，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。要创建两个点，请创建两个列表。从 point1 和 point2 中提取 x 和 y 值。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 值。为这两个点放置文本。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 point1 = [1, 2] point2 = [3, 4] x_values = [point1[0], point2[0]] y_values = [point1[1], point2[1]] plt.plot(x_values, y_values, 'bo', linestyle="--") plt.text(point1[0]-0.015, point1[1]+0.25, "Point1") plt.text(point2[0]-0.050, point2[1]-0.25, "Point2") plt.show()输出阅读更多