要在 matplotlib 中更改网格线的线宽，我们可以在 params 中设置网格线的线宽。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=sin(x) 数据点。设置绘图中网格线的线宽。使用 scatter() 方法绘制 x 和 y 数据点，使用带有“/”网格线且已设置线宽的正方形标记。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, 25) y = np.sin(x) plt.rcParams['hatch.linewidth'] = 1 plt.scatter(x, y, ... 阅读更多

要在 Matplotlib/Seaborn 绘图中添加特定单元格的自定义边框。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个包含一些列的数据框。将矩阵数据集绘制为分层聚类的热图。将热图轴作为子图排列获取。要在 Matplotlib 中添加特定单元格的自定义边框，我们可以初始化一个变量 border_color。使用自定义边框颜色，在热图轴上添加一个矩形补丁。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({"col1": [1, 4, 2, ... 阅读更多

要在图例中只显示文本标签，我们可以在参数中使用带 handlelength=0、handletextpad=0 和 fancybox=0 的 legend 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 创建随机 x 和 y 数据点。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点，图例标签为“Zig-Zag”。使用 legend() 方法放置图例标签，参数中包含 handlelength=0、handletextpad=0 和 fancybox=0。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"] = ... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制包含最小值、最大值、平均值和标准差的箱线图，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 5×5 维的随机数据集。从数据中找到最小值、最大值、平均值和标准差。使用步骤 3 中的最小值、最大值、平均值和标准差数据创建一个 Pandas 数据框。根据数据框列绘制箱线图。示例：import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.randn(5, 5) min = data.min(0) max = data.max(0) avg = data.mean(0) std = data.std(0) df = ... 阅读更多

要在 matplotlib 中将散点添加到箱线图中，我们可以使用 boxplot() 方法并枚举 Pandas 数据框以获取 x 和 y 数据点来绘制散点。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 DataFrame 类创建一个包含键 Box1 和 Box2 的数据框。根据数据框绘制箱线图。使用数据 (步骤 1) 查找散点图的 x 和 y。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = ... 阅读更多

要将标签放在直方图的中心，我们可以计算每个补丁的中间点，并使用 xticks() 方法相应地放置刻度标签。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个随机标准样本数据 x。初始化一个变量用于存储箱数。使用 hist() 方法绘制直方图。计算每个补丁中心的刻度列表。创建一个刻度标签列表。使用 xticks() 方法放置 x 刻度和标签。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

要共享轴时显示刻度标签，我们只需使用带有 sharey 参数的 subplot() 方法即可。默认情况下，y 刻度标签是可见的。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 subplot() 方法向当前图形添加子图，其中 nrows=1、ncols=2 且轴 ax1 的索引为 1。在轴 1 上绘制一条线。使用 subplot() 方法向当前图形添加子图，其中 nrows=1、ncols=2 且轴 ax2 的索引为 2。在轴 2 上绘制一条线。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"] ... 阅读更多

要从 matplotlib 中的绘图中提取数据，我们可以使用 get_xdata() 和 get_ydata() 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 y 数据点。使用 color=red 和 linewidth=5 绘制 y 数据点。打印一条用于数据提取的语句。使用 get_xdata() 和 get_ydata() 方法从绘图 (步骤 3) 中提取数据。打印 x 和 y 数据 (步骤 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 y = np.array([1, 3, 2, 5, 2, 3, 1]) curve, = plt.plot(y, c='red', lw=5) print("Extracting ... 阅读更多

要使用 matplotlib 绘制复数，我们可以创建一个包含复数的数据集。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建随机复数。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。使用 scatter() 方法绘制散点。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 data = np.random.rand(10) + 1j*np.random.rand(10) fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(data.real, data.imag, c=data.real, cmap="RdYlBu_r") plt.show()输出阅读更多

要使用 Pandas 和 Matplotlib 绘制多个线图，我们可以执行以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 Pandas DataFrame 类创建一个二维潜在异构表格数据，其中列为 x、y 和方程式。获取按给定索引（例如 x、方程式和 y）组织的重塑数据框。使用 plot() 方法绘制线。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([    ["y=x^3", 0, 0],    ["y=x^3", 1, 1], ... 阅读更多