要为 sns.clustermap 提供数据集，我们可以采取以下步骤：一步设置多个主题参数。从在线存储库加载示例数据集（需要互联网）。返回项目并从框架中删除。如果未找到，则引发 KeyError，使用 pop() 方法。使用 clustermap() 方法将矩阵数据集绘制为分层聚类的热图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True sns.set_theme(color_codes=True) iris = sns.load_dataset("iris") species = iris.pop("species") g = sns.clustermap(iris) plt.show() 输出 阅读更多

要在使用 subplot2grid 时共享 x 轴，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建随机数据 t、x、y1 和 y2。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。使用 colspan=3 和 rowspan=2 在常规网格内特定位置创建子图。在常规网格内特定位置创建子图，并使用 sharex=ax1（步骤 3）。使用 plot() 方法绘制使用 t 和 y1 和 y2 的曲线。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 numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True t = np.arange(0.0, ... 阅读更多

要使用 Python 绘制 3D 图表，我们可以采取以下步骤：使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。获取 3D 坐标轴对象。为数据点创建 x、y 和 z 列表。使用 scatter3D() 方法添加 3D 散点图，其中包含 x、y 和 z 数据点，markersize=150 且 marker=diamond。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) x = [2, 4, 6, 3, 1] y = [1, 6, 8, 1, 3] z = [3, 4, 10, 3, 1] ax.scatter3D(x, y, ... 阅读更多

要在 matplotlib 中的矩形中添加文本，我们可以在 annotate 方法中在矩形的中心点添加标签。步骤使用 figure() 方法创建图形或激活现有图形。在当前轴中添加子图排列。要向绘图中添加矩形，请使用 Rectangle() 类获取矩形对象。在绘图中添加矩形面片。要向矩形中添加文本标签，我们可以获取矩形的中心值，即 cx 和 cy。使用 annotate() 方法将文本放在矩形上。限制 x 轴和 y 轴以获得可见的矩形。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib ... 阅读更多

要获取一组点的中心，我们可以将列表的所有元素相加，然后将该和除以列表的长度，这样结果就可以作为相应轴的中心。步骤创建两个数据点列表。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。获取 x 和 y 数据点的中心元组。将中心点放在绘图上。将中心点注释为 x 和 y 数据点的中心标签。要显示图形，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 = [5, ... 阅读更多

要在 matplotlib 中为矩形设置颜色，我们可以采取以下步骤：使用 figure() 方法创建图形或激活现有图形。使用 add_subplot() 方法将“~.axes.Axes”添加到图形作为子图排列的一部分。矩形通过具有宽度和高度的锚点来定义。向绘图中添加矩形面片。使用 xlim() 和 ylim() 方法设置 x 和 y 限制。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt, patches plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) rectangle = patches.Rectangle((0, 0), 3, 3, edgecolor='orange', facecolor="green", linewidth=7) ax.add_patch(rectangle) plt.xlim([-5, 5]) plt.ylim([-5, 5]) ... 阅读更多

要在 mplot3d 中缩放坐标轴，我们可以采取以下步骤：使用 figure() 方法创建图形或激活现有图形。使用 Axes3D() 类实例化 3D 坐标轴实例。要缩放 X 轴，请使用 set_xlim3d() 方法。要缩放 Y 轴，请使用 set_ylim3d() 方法。要缩放 Z 轴，请使用 set_zlim3d() 方法。要显示绘图，请使用 show() 方法。示例 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) ax.set_xlim3d(-100, 100) ax.set_ylim3d(-100, 100) ax.set_zlim3d(-100, 100) plt.show() 输出 阅读更多

要增加 Seaborn 绘图中图例的字体大小，我们可以使用 fontsize 变量，并将其用于 legend() 方法参数中。步骤使用 Pandas 创建数据框。键是数字、计数和选择。使用 barplot() 方法在 Seaborn 中绘制条形图。初始化一个变量 fontsize 以增加图例的字体大小。使用 legend() 方法在图形上放置图例，并在参数中使用 fontsize。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pandas.DataFrame(dict( number=[2, 5, 1, 6, 3], count=[56, 21, 34, 36, ... 阅读更多

要调整 matplotlib 图例框的大小，我们可以在 legend 方法中使用 borderpad 参数。步骤使用两个具有不同线宽的列表创建 line1 和 line2。要在图形上放置图例并调整图例框的大小，请在 legend() 方法中使用 borderpad=2。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True line1, = plt.plot([1, 5, 1, 7], linewidth=0.7) line2, = plt.plot([5, 1, 7, 1], linewidth=2.0) plt.legend([line1, line2], ["line1", "line2"], bbox_to_anchor=(0.35, 1.0), borderpad=2) plt.show() 输出

为了减少matplotlib子图中刻度标签的密度，我们可以将最小值赋给density变量。步骤：初始化一个变量density。使用numpy创建x和y数据点。使用plot()方法绘制x和y数据点。使用xticks()方法获取或设置X轴的当前刻度位置和标签。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True density = 10 x = np.linspace(-2, 2, density) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.xticks(x) plt.show()输出阅读更多