要使用 Python 和 Matplotlib 控制 3D 散点图上的 alpha 值，我们可以设置 facecolor 和 edgecolors 值。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 '~.axes.Axes' 作为子图排列的一部分添加到图形中。使用 numpy 创建 x、y 和 z 数据点。使用 scatter() 方法绘制 x、y 和 z 点。设置 facecolors 和 edgecolors。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 ... 阅读更多

要在 matplotlib 中标记一条线，我们可以使用 plot() 方法的参数中的 label。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，label="line1" 进行绘图。使用 plot() 方法，label="line2" 进行绘图。要将图例放置在图形上，请使用 legend() 方法。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") leg = plt.legend(loc='upper center') plt.show()输出

要自定义 Seaborn jointplot 中的轴标签，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。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 jointplot() 方法在 Seaborn 中绘制联合图。要设置自定义轴标签，我们可以使用 LaTex 表示或 set_xlabel() 方法属性。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 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 h = sns.jointplot(x, y, height=3.50) h.ax_joint.set_xlabel('$\bf{X-Axis\ ... 阅读更多

要在 matplotlib 中删除子图之间的间距，我们可以使用 GridSpec(3, 3) 类并将轴添加为子图排列。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。添加网格布局以将子图放置在图形内。更新网格的子图参数迭代网格规格的维度范围。向当前图形添加子图。设置纵横比。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True gs1 = gridspec.GridSpec(3, 3) gs1.update(wspace=0.5, hspace=0.1) for i in range(9): ax1 = plt.subplot(gs1[i]) ax1.set_aspect('equal') plt.show()输出阅读更多

要在具有 2 列的 matplotlib 图例中对齐行，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，使用标签 line1、line2 和 line3 绘制线条。在图形上放置一个有两列的图例。使用 ncol=2。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 plt.plot([1, 2, 3], label="line1") plt.plot([3, 2, 1], label="line2") plt.plot([2, 3, 1], label="line3") plt.legend(ncol=2, loc="upper right") plt.show()输出

要在绘图中制作动画文本，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。设置 x 和 y 轴限制。初始化一个变量，字符串。使用 text() 方法在绘图上放置文本。使用 FuncAnimation() 制作文本动画。在文本轴上设置文本。关闭轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt, animation plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() ax.set(xlim=(-1, 1), ylim=(-1, 1)) string = 'Hello, how are you doing?' label = ax.text(0, 0, string[0], ha='center', va='center', fontsize=20, color="Red") def animate(i): ... 阅读更多

要增加 Matplotlib 中 X 轴标签的空间，我们可以使用 subplots_adjust() 方法参数中的 spacing 变量。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。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y。使用 xlabel() 方法和 LaTex 表达式放置 xlabel。使用 subplots_adjust() 方法增加或减少 X 轴标签的空间要显示图形，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() x = ... 阅读更多

要将 Dataframe 列值设置为 Python Pandas 中的 X 轴标签，我们可以使用 plot() 方法参数中的 xticks。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 Pandas 使用 column1 键制作数据框。使用 plot() 方法绘制 Pandas 数据框，并将 column1 作为 X 轴列。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 data = pd.DataFrame({"column1": [4, 6, 7, 1, 8]}) data.plot(xticks=data.column1) plt.show()输出

要使用 Python/Matplotlib 基于颜色图绘制颜色轮，我们可以使用 colorbar 类并使用铜色颜色图。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。使用 add_axes() 方法向图形添加轴。设置轴的方向。使用 Normalize 类线性归一化数据。在现有轴中绘制颜色条。设置艺术家的可见性。关闭 X 和 Y 轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, cm, colors, colorbar plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] ... 阅读更多

我们可以使用非线性曲线但使用线性数据绘制 statsmodels 线性回归 (OLS)。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。要创建一个新的，我们可以使用 seed() 方法。初始化样本数和 sigma 变量。使用 numpy 创建线性数据点 x、X、beta、t_true、y 和 res。Res 是一个普通最小二乘类实例。计算标准差。预测的置信区间适用于 WLS 和 OLS，不适用于一般 GLS，即独立但分布不相同的观察值。使用 subplot() 方法创建图形和一组子图。使用 ... 阅读更多