为了在 matplotlib 中使 LaTeX 坐标轴标签加粗，我们可以采取以下步骤：创建 x 的数据点。创建 y 的数据点，即 y=sin(x)。用 LaTeX 表示法绘制曲线 x 和 y。要激活标签，请使用 legend() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, font_manager as fm fprop = fm.FontProperties(fname='/usr/share/fonts/truetype/malayalam/Karumbi.ttf') plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(1, 10, 1000) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, label=r'$\sin (x)$', c="red", lw=2) plt.title(label=r'$\sin (x)$', fontproperties=fprop) plt.show() 输出 阅读更多

为了在 matplotlib 中绘制笛卡尔坐标系，我们可以采取以下步骤：用一个值初始化一个变量 (N)。创建 x 和 y 的随机数据点。使用散点图方法和 x 和 y 数据点绘制点。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True N = 50 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) plt.scatter(x, y) plt.show() 输出

为了在 matplotlib 中使 LaTeX 坐标轴标签加粗，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 subplot() 方法，向当前图形添加子图。分别使用 set_xticks 和 set_yticks 方法设置带有数据点 x 和 y 的 x 和 y 刻度。使用 plot() 方法和 color=red 绘制 x 和 y。为了设置粗体字重，我们可以使用 LaTeX 表示法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, font_manager as fm plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True plt.rcParams["font.fantasy"] = "Comic Sans MS" x = np.array([1, 2, 3, ... 阅读更多

为了绘制多个 X 轴或 Y 轴，我们可以使用 twinx() 或 twiny() 方法，我们可以采取以下步骤：使用 subplots() 方法，创建一个图形和一组子图。在左侧 Y 轴刻度上绘制 [1, 2, 3, 4, 5] 数据点。使用 twinx() 方法，创建一个具有共享 X 轴但独立 Y 轴 ax2 的 Axes 副本。在右侧 Y 轴刻度上绘制 [11, 12, 31, 41, 15] 数据点，颜色为蓝色。使用 tight_layout() 方法，调整子图之间和周围的填充。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ... 阅读更多

为了在 matplotlib 中显示绘图之前获取空刻度标签，我们可以采取以下步骤：创建一个数据点列表。使用 subplot() 方法向当前图形添加子图。使用 set_xticks() 方法和 set_xticklabels() 方法设置刻度和刻度标签。为了获取空刻度标签，请使用 get_xticklabels(which='minor')。要显示该方法，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = [1, 2, 3, 4] ax1 = plt.subplot() ax1.set_xticks(x) ax1.set_xticklabels(["one", "two", "three", "four"]) print("Empty tick labels: ", ax1.get_xticklabels(which='minor')) plt.show() 输出 阅读更多

Matplotlib 不支持绘制隐式方程的功能，但是，您可以尝试我们在此处所示的代码。步骤使用 numpy 创建 xrange 和 yrange 数据点。使用 meshgrid() 方法从坐标向量返回坐标矩阵。从 x 和 y 创建一个方程。使用 contour() 方法和 x、y 和方程创建 3D 等高线。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"] = True delta = 0.025 xrange = np.arange(-5.0, 20.0, delta) yrange = np.arange(-5.0, 20.0, delta) x, y = np.meshgrid(xrange, yrange) equation = np.sin(x) - ... 阅读更多

对包含 NaN 值的图像进行高斯滤波会使矩阵的所有值都变为 NaN，从而产生一个 NaN 值矩阵。步骤创建一个图形和一组子图。创建一个在该矩阵中具有 NaN 值的矩阵。将数据显示为图像，即在 2D 常规栅格上显示数据。对数据应用高斯滤波器。将数据显示为图像，即在 2D 常规栅格上显示 gaussian_filter_data。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from scipy.ndimage import gaussian_filter plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, axes = plt.subplots(2) data = np.array([[1., 1.2, 0.89, ... 阅读更多

为了在 matplotlib 中设置 3D 绘图的纵横比，我们可以采取以下步骤：使用 figure() 方法，创建一个新图形或激活现有图形。获取当前的坐标轴，如有必要，使用 projection='3d' 创建一个。使用 numpy 创建数据点 R、Y 和 z。使用 R、Y 和 z 创建表面图。使用 set_aspect('auto') 设置纵横比。使用 savefig() 方法保存图形。示例 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import cm import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = fig.gca(projection='3d') R, Y = np.meshgrid(np.arange(0, 100, 1), np.arange(0, 60, 1)) z = ... 阅读更多

为了在 matplotlib 中使用自定义颜色图将数据绘制到 imshow() 中，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 创建随机数据点。从颜色列表生成颜色图对象。将数据显示为图像，即在 2D 常规栅格上显示。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.rand(5, 5) cmap = ListedColormap(['r', 'g', 'b']) plt.imshow(data, cmap=cmap) plt.show() 输出 阅读更多

要关闭Seaborn条形图中的误差条，我们可以采取以下步骤：从在线存储库加载示例数据集（需要联网）。显示带有条形的点估计和置信区间。要显示图形，请使用show()方法。示例代码：import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = sns.load_dataset('titanic') sns.barplot(x='class', y='age', hue='survived', data=df, ci=None) plt.show()输出结果