要使用 seaborn 创建多个带有连接点的系列散点图，我们可以按照以下步骤操作：步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个包含二维、大小可变、可能异构的表格数据的 Pandas 数据框。用于绘制条件关系的多图网格。将绘图函数应用于数据的每个方面的子集。绘制散点图和具有 x 和 y 数据点的点。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({"x": [4, ... 阅读更多

要在 matplotlib 中创建具有等面积 bin 的直方图，我们可以按照以下步骤操作：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。绘制具有 equal_area 方法的直方图，该方法使补丁的面积相等。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 equal_area(x, nbin):    pow = 0.5    dx = np.diff(np.sort(x))    tmp = np.cumsum(dx ** pow)    tmp = np.pad(tmp, (1, 0), 'constant')    return np.interp(np.linspace(0, tmp.max(), ... 阅读更多

要在 seaborn 中组合两个热图，我们可以按照以下步骤操作：步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建两个 Pandas 数据框。创建一个图形和一组子图，ax1 和 ax2。将矩形数据作为颜色编码矩阵绘制在 ax1 和 ax2 上。将刻度和刻度标签（如果存在）移动到轴的右侧。将子图之间的填充宽度保持为最小，作为平均轴宽度的分数。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns plt.rcParams["figure.figsize"] ... 阅读更多

要在 Python 类中按列创建分层箱线图，我们可以按照以下步骤操作：步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个包含二维、大小可变、可能异构的表格数据的 Pandas 数据框。计算一组数据的直方图。创建按列分层的箱线图。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 # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # Pandas 数据框 df = pd.DataFrame({"column1": [4, 6, 7, 1, 8], "column2": [1, 5, 7, ... 阅读更多

要绘制按日期聚合的 Pandas 数据框，我们可以按照以下步骤操作：步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个包含二维、大小可变、可能异构的表格数据的 Pandas 数据框 df。获取按日期聚合的 Pandas 数据框的值。使用 kind="bar" 绘制 df（步骤 3）。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt, dates # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 创建一个数据框 df = pd.DataFrame(dict(data=list(pd.date_range("2021-01-01", periods=10)), value=np.linspace(1, 10, 10))) df = df.groupby('data').agg(['sum']).reset_index() ... 阅读更多

要使 matplotlib 中折线图的线颜色随数据索引而变化，我们可以按照以下步骤操作：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。获取较小的限制，dydx。使用 numpy 获取点和线段数据点。创建一个图形和一组子图。创建一个类，当调用时，将数据线性归一化到某个范围内。从 numpy 数组 *A* 设置图像数组。设置集合的线宽(s)。设置轴 1 的颜色条。从颜色列表（即 r、g 和 b）生成 Colormap 对象。重复 ... 阅读更多

要使用 matplotlib 的 LaTeX 格式化程序格式化浮点数，我们可以按照以下步骤操作：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。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。填充曲线之间的区域。使用 LaTeX 表示法设置图形的标题。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # x 和 y 数据点 x = np.linspace(-5, 5, 100) y = x**3/3 ... 阅读更多

要在一个 matplotlib 图形中设置局部 rcParams 或 rcParams，我们可以按照以下步骤操作：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 来存储样本数据数量。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。返回一个上下文管理器，用于临时更改 rcParams。在索引 1 处向当前图形添加子图。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。在索引 2 处向当前图形添加子图。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 pandas as pd import ... 阅读更多

要在 Pandas 或 Matplotlib 中在一个图形中绘制多个箱线图，我们可以按照以下步骤操作：步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个包含两列的 Pandas 数据框。使用 plot() 方法绘制数据框，kind='boxplot'。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 # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # Pandas 数据框 data = pd.DataFrame({"Box1": np.random.rand(10), "Box2": np.random.rand(10)}) # 绘制数据框 ax = data[['Box1', 'Box2']].plot(kind='box', title='箱线图') # 显示 ... 阅读更多

要在Python中绘制多元函数，我们可以采取以下步骤：步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用numpy创建随机的x、y和z数据点。创建一个图形和一组子图。创建带有x、y和z数据点的散点图。为ScalarMappable实例s创建一个颜色条。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 def func(x, y):    return 3 * x + 4 * y - 2 + np.random.randn(30) x, y ... 阅读更多