要在 matplotlib 颜色图中为特定值重新定义颜色，我们可以采取以下步骤：使用 `get_cmap()` 方法获取颜色图实例（如果 *name* 为 None，则默认为 rc 值），使用灰色颜色图。使用 `set_under()` 方法设置当 "norm.clip = False" 时低端超出范围的值的颜色。使用 `imshow()` 方法显示数据图像，即在 2D 常规栅格上。要显示图形，请使用 `show()` 方法。示例：import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, cm plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True cmap = cm.get_cmap('gray') cmap.set_under('red') plt.imshow(np.arange(25).reshape(5, 5), interpolation='none', cmap=cmap, vmin=.001) plt.show()输出阅读更多

要在 Python 中的 matplotlib 中设置 X 轴值，我们可以采取以下步骤：创建两个用于 x 和 y 数据点的列表。获取 xticks 范围值。使用 `plot()` 方法和 xtick 范围值以及 y 数据点绘制一条线。使用 `xticks()` 方法用 X 轴值替换 xticks。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 = [45, 1, 34, 78, 100] y = [8, 10, 23, 78, 2] default_x_ticks = range(len(x)) plt.plot(default_x_ticks, y) plt.xticks(default_x_ticks, x) plt.show()输出

为了在 matplotlib 中制作旋转的 3D 图表，我们可以使用 `Animation` 类来重复调用函数。步骤：初始化网格数、每秒调用函数的频率、帧数等变量。为曲线创建 x、y 和 z 数组。使用 lambda 函数创建一个创建 z 数组的函数。要将函数传递到动画类中，请创建一个用户定义的函数来删除之前的绘图并使用 x、y 和 z 数组绘制曲面。创建一个新的图形或激活现有的图形。使用 `subplots()` 方法添加子图安排。使用 `set_zlim()` 方法设置 Z 轴限制。调用 `animation` 类来动画化曲面图。要显示…阅读更多

要在 Seaborn 中并排绘制两个图表，我们可以采取以下步骤：要创建两个图表，我们可以使用 `nrows=1, ncols=2` 和图形大小 (7, 7)。使用 Pandas 创建一个带有键、col1 和 col2 的数据框。使用 `countplot()` 使用条形图显示每个分类箱中观测值的计数。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 pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True f, axes = plt.subplots(1, 2) df = pd.DataFrame(dict(col1=np.linspace(1, 10, 5), col2=np.linspace(1, 10, 5))) sns.countplot(df.col1, x='col1',…阅读更多

要将 matplotlib 图表显示为全屏，我们可以使用 `full_screen_toggle()` 方法。步骤：使用 `figure()` 方法创建图形或激活现有图形。使用两个列表绘制一条线。返回当前图形的图形管理器。要切换全屏图像，请使用 `full_screen_toggle()` 方法。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 plt.figure() plt.plot([1, 2], [1, 2]) manager = plt.get_current_fig_manager() manager.full_screen_toggle() plt.show()输出

为了制作 4D 图表，我们可以创建 x、y、z 和 c 标准数据点。创建一个新的图形或激活现有的图形。步骤：使用 `figure()` 方法创建图形或激活现有图形。将图形添加为子图安排的一部分。使用 numpy 创建 x、y、z 和 c 数据点。使用 `scatter` 方法创建散点图。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') x = np.random.standard_normal(100) y = np.random.standard_normal(100) z = np.random.standard_normal(100) c = np.random.standard_normal(100) img = ax.scatter(x,…阅读更多

要从输入文本文件绘制非常简单的条形图，我们可以采取以下步骤：为条形名称和高度创建一个空列表。读取文本文件并迭代每一行。将名称和高度添加到列表中。使用列表绘制条形图（步骤 1）。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 bar_names = [] bar_heights = [] for line in open("test_data.txt", "r"): bar_name, bar_height = line.split() bar_names.append(bar_name) bar_heights.append(bar_height) plt.bar(bar_names, bar_heights) plt.show()“test_data.txt”包含以下数据：Javed 75 Raju 65 Kiran 55 Rishi 95输出阅读更多

为了使两个直方图具有相同的箱宽，我们可以计算一组数据的直方图。步骤：创建随机数据 a 和正态分布 b。初始化一个变量 bins 用于相同的箱宽。使用 `hist()` 方法绘制 a 和 bins。使用 `hist()` 方法绘制 b 和 bins。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 a = np.random.random(100) * 0.5 b = 1 - np.random.normal(size=100) * 0.1 bins = 10 bins = np.histogram(np.hstack((a, b)), bins=bins)[1] plt.hist(a, bins, edgecolor='black') plt.hist(b, bins, edgecolor='black') plt.show()输出阅读更多

为了增加/减少 matplotlib 中 x 和 y 刻度标签的字体大小，我们可以初始化字体大小变量以减小或增加字体大小。步骤：创建一个可以用来刻度轴的数字列表 (x)。使用 `subplot()` 获取轴，这有助于向当前图形添加子图。分别使用 `set_xticks` 和 `set_yticks` 方法和列表 x（来自步骤 1）设置 x 轴和 y 轴上的刻度。使用 `set_xticklabels()` 和 `set_yticklabels()` 方法和字体大小变量设置带有标签列表（["one", "two", "three", "four"]）的刻度标签。为了增加轴和刻度标签之间的空间，我们可以使用带 pad 参数的 `tick_params()` 方法，这有助于…阅读更多

要在 matplotlib 中绘制一个位于圆圈内的矩形，我们可以按照以下步骤操作：使用 figure 方法创建一个新图形或激活现有图形。向当前坐标轴添加子图。使用 Rectangle() 和 Circle() 类创建一个矩形和一个圆形实例。在坐标轴上添加一个补丁。使用 xlim() 和 ylim() 方法缩放 x 轴和 y 轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib 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) rect1 = patches.Rectangle((-2, -2), 4, 2, color='yellow') circle1 = matplotlib.patches.Circle((0, 0), radius=3, color='red') ax.add_patch(circle1) ax.add_patch(rect1) plt.xlim([-5, 5]) plt.ylim([-5, 5]) plt.axis('equal') plt.show()输出阅读更多