要在条形图上方的条形上写文本，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。创建年份、人口和 x 的列表。初始化一个宽度变量。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。设置 y 轴标签、标题、x 轴刻度和 x 轴刻度标签。使用 bar() 方法绘制条形，使用 x、population 和 width 数据。迭代条形块并使用 text() 方法在条形顶部放置文本。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"] = ... 阅读更多

要绘制通过一个点的水平线和垂直线，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。使用斜率 (m1、m2) 和截距 (c1 和 c2) 创建两条线。初始化斜率和截距值。使用 numpy 创建 x 数据点。使用 plot() 方法绘制 x、m1、m2、c2 和 c1 数据点。使用截距和斜率值，找到交点。使用点线样式绘制水平线和垂直线。在图上绘制 xi 和 yi 点要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, ... 阅读更多

要绘制没有轴的 3D 条形图，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 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。将轴作为子图排列添加到当前图形。使用 numpy 创建 x3、y3 和 z3 数据点。使用 numpy 创建 dx、dy 和 dz 数据点。使用 bar3d() 方法绘制 3D 条形图。要隐藏轴，请按名称使用 axis('off') 类。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() ... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制重叠的线，我们可以使用变量 overlapping，它基本上设置了绘图中的不透明度或 alpha 值。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 overlapping 以设置线的 alpha 值。分别使用红色和绿色绘制 line1 和 line2，并使用相同的 alpha 值。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 overlapping = 0.150 line1 = plt.plot([1, 3, 5, 2, 5, 3, 1], c='red', alpha=overlapping, lw=5) line2 = plt.plot([7, 2, 5, 7, 5, 2, ... 阅读更多

要禁用 matplotlib 中对数图的次要刻度，我们可以使用 minorticks_off() 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。将子图添加到当前图形，索引为 1。使用 color=red 绘制 x 和 y 数据点。将 x 轴刻度设置为按名称的对数类。设置当前绘图的标题。将子图添加到当前图形，索引为 2。使用 color=green 绘制 x 和 y 数据点。将 x 轴刻度设置为按名称的对数类。关闭绘图的次要刻度。将绘图的标题设置为索引 2。要 ... 阅读更多

要在 matplotlib plot 函数中给线条添加边框，我们可以使用不同的线宽调用 plot() 函数两次。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。绘制 x 和 y 数据点，其中线宽=10，颜色=黑色。再次绘制 x 和 y 点，其中线宽=8，颜色=红色。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(-2, 2, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, c='black', lw=10) plt.plot(x, y, c='red', lw=8) plt.show()输出阅读更多

我们可以使用 annotate() 将表情符号放置在条形的顶部。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个包含表情符号的频率和标签列表。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。使用 bar() 方法绘制条形。使用 annotate() 方法将表情符号作为标签放置要显示图形，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 freqs = [7, 8, 5, 3, 6] labels = ['😊', '😲', '😂', '😃', '😛'] plt.figure() p1 = plt.bar(np.arange(len(labels)), freqs) for rect1, ... 阅读更多

要绘制具有不同标记大小的 3D 投影上的散点图，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 xs、ys 和 zs 数据点初始化一个变量“s”用于改变标记的大小。使用 figure() 方法创建图形或激活现有图形。使用 subplots() 方法将轴作为子图排列添加到当前图形。使用 scatter() 方法绘制 xs、ys 和 zs 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"] = ... 阅读更多

要在 matplotlib 中为 3D 条形图创建图例，我们可以绘制 3D 条形图并使用 legend() 方法放置图例。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。将轴作为子图排列的一部分添加到图形。使用 numpy 创建数据 x3、y3、z3、dx、dy 和 dz 的列表。使用 bar3d() 方法绘制 3D 条形图。为图例放置创建矩形轴。使用 legend() 方法为条形放置图例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib ... 阅读更多

在 matplotlib 中绘制没有坐标轴的 3D 散点图，我们可以使用 scatter() 方法并将坐标轴设置为关闭。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。添加一个轴作为子图排列。使用 numpy 创建 xs、ys 和 zs 数据点。使用 scatter() 方法创建散点图。使用 ax.axis('off') 方法隐藏坐标轴。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 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection="3d") ... 阅读更多