要显示所有 X 坐标（或 Y 坐标），我们可以使用 xticks() 方法（或 yticks() 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 numpy 创建 x 和 y 数据点。设置 x=0 和 y=0 的轴边距。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。使用 xticks() 方法显示绘图中的所有 X 坐标。使用 yticks() 方法显示绘图中的所有 Y 坐标。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.arange(0, 10, 1) y =np.arange(0, 10, 1) plt.margins(x=0, y=0) ... 阅读更多

要使 matplotlib 散点图作为一个整体透明，我们可以使用不同的组值更改 scatter() 方法参数中的 alpha 值。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个方法来返回分组的 x 和 y 点。获取组 1 和组 2 数据点。使用 scatter() 方法绘制 group1、x 和 y 点，颜色为绿色，alpha=0.5。使用 scatter() 方法绘制 group2、x 和 y 点，颜色为红色，alpha=0.5。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 def ... 阅读更多

要降低 Seaborn 中 x 轴刻度的密度，我们可以对奇数位置使用 set_visible=False。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 X 轴和 Y 轴键的数据框。使用 barplot() 方法显示点估计和带有条形的置信区间。迭代 bar_plot.get_xticklabels() 方法。如果索引为偶数，则使其可见；否则，不可见。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import pandas import matplotlib.pylab as plt import seaborn as sns plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pandas.DataFrame({"X-Axis": [i for i in range(10)], "Y-Axis": [i for i in range(10)]}) bar_plot = sns.barplot(x='X-Axis', y='Y-Axis', data=df) for ... 阅读更多

简单的 imread 方法调用将我们的图像加载为多维 NumPy 数组（分别为每个红色、绿色和蓝色组件），imshow 将我们的图像显示在屏幕上。而 cv2 将 RGB 图像表示为多维 NumPy 数组，但顺序相反。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。初始化文件名。使用 nrows=1、ncols=2 和 index=1 向当前图形添加子图。使用 cv2 读取图像。关闭轴并在下一条语句中显示图形。使用 nrows=1、ncols=2 和 index=2 向当前图形添加子图。使用 plt 读取图像。关闭 ... 阅读更多

要在 matplotlib 中将值映射到颜色元组（红色、绿色和蓝色），我们可以采取以下步骤：创建一个从 1.00 到 2.00 的值列表，计数=10。将线性归一化数据转换为 vmin 和 vmax 区间。获取一个对象以将标量数据映射到 rgba。迭代值以映射颜色值。打印值及其对应的映射红色、绿色和蓝色值。示例：import numpy as np from matplotlib import cm, colors values = np.linspace(1.0, 2.0, 10) norm = colors.Normalize(vmin=1.0, vmax=2.0, clip=True) mapper = cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cm.Greys_r) for value in values:    print("%.2f" % value, "=",       "red:%.2f" % mapper.to_rgba(value)[0], ... 阅读更多

要使用 networkx 和 matplotlib 绘制网络图，plt.show()：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。为包含键“from”和“to”的数据框创建一个对象。获取包含边列表的图形。使用 draw() 方法绘制图形（步骤 3），并设置一些节点属性。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import pandas as pd import networkx as nx from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({'from': ['A', 'B', 'C', 'A'], 'to': ['D', 'A', 'E', 'C']}) G = nx.from_pandas_edgelist(df, 'from', 'to') nx.draw(G, with_labels=True, node_size=100, alpha=1, linewidths=10) plt.show()输出阅读更多

要绘制从 matplotlib 中的轴向外指向的 R 风格（默认为常规风格）轴刻度，我们可以对 X 轴使用 rcParams["xticks.direction"]="out"。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 plt.rcParams 设置向外的刻度点。初始化一个变量来表示数据点的数量。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。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 plt.rcParams['ytick.direction'] = 'out' # in plt.rcParams['xtick.direction'] = 'out' # in n = 10 x = ... 阅读更多

要转换或缩放 matplotlib 中的轴值并重新定义刻度频率，我们可以使用 xticks() 方法创建 xticks 和 xtick_labels 列表。放置轴刻度并重新定义刻度频率。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 n 来表示数据点的数量。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。创建刻度和刻度标签列表。使用 xticks() 方法放置轴刻度并重新定义刻度频率。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import numpy as np from matplotlib import pyplot ... 阅读更多

要创建每个 X 值具有多个 Y 值的散点图，我们可以使用 numpy、zip 创建 x 和 y 数据点，并将它们一起迭代以创建散点图。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 xs 和 ys 数据点。压缩 xs 和 ys。将它们一起迭代。使用每个 x 和 y 值创建散点图。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 xs = np.random.rand(100) ys = np.random.rand(100) for x, y in zip(xs, ... 阅读更多

Axes.flat 表示数组上的一维迭代器。让我们来看一个例子，了解如何使用 axes.flat。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 axes.flat 并迭代所有轴（步骤 2）。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。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, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3) x = np.random.rand(10) y = np.random.rand(10) for _, ax ... 阅读更多