set_xlim − 设置 X 轴视图限制。set_xbound − 设置 X 轴的上下数值边界。要设置 xlim 和 xbound，我们可以采取以下步骤 - 使用 subplots(2) 创建图形和一组子图。这里，我们创建 2 个子图。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法在轴 1 上绘制 x 和 y 数据点。使用 set_xlim() 方法设置 x 限制。使用 plot() 方法在轴 2 上绘制 x 和 y 数据点。使用 set_xbound() 方法设置 xbound。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 中动画显示 pcolormesh，我们可以采取以下步骤 - 创建图形和一组子图。使用 numpy 创建 x、y 和 t 数据点。创建 X3、Y3 和 T3，使用 meshgrid 从坐标向量返回坐标矩阵。使用 pcolormesh() 方法创建具有非规则矩形网格的伪彩色图。使用 colormesh 轴创建颜色条。使用 Animation() 类方法动画显示 pcolormesh。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, animation plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() x = np.linspace(-3, 3, 91) t = np.linspace(0, 25, 30) y = np.linspace(-3, 3, 91) X3, Y3, T3 = ... 阅读更多

要为 hist2d 图添加颜色条，我们可以将标量映射对象传递给 colorbar() 方法的参数。步骤使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。使用 hist2d() 方法创建二维直方图图。为 hist2d 标量映射实例创建颜色条。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, colors plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.random.randn(100) y = np.random.randn(100) + 5 fig, ax = plt.subplots() hh = ax.hist2d(x, y, bins=40, norm=colors.LogNorm()) fig.colorbar(hh[3], ax=ax) plt.show()输出阅读更多

要在 Python 中绘制密度图，我们可以采取以下步骤 - 使用 numpy 创建 side、x、y 和 z。Numpy linspace 有助于根据第三个数创建两个点之间的数据。使用 side 数据从坐标向量返回坐标矩阵。使用 x 和 y 创建指数数据（步骤 2）。使用 pcolormesh() 方法创建具有非规则矩形网格的伪彩色图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt, cm, colors import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True side = np.linspace(-2, 2, 15) X, Y = np.meshgrid(side, side) Z = np.exp(-((X - 1) ... 阅读更多

要在轴标签和图例中使用下标写入文本，我们可以采取以下步骤 - 使用 NumPy 创建 x 和 y 数据点。使用上标文本标签绘制 x 和 y 数据点。在文本中使用下标使用 xlabel 和 ylabel。使用 legend() 方法在图中放置图例。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 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(1, 10, 1000) y = np.exp(x) plt.plot(x, y, label=r'$e^x$', c="red", lw=2) plt.xlabel("$X_{axis}$") plt.ylabel("$Y_{axis}$") plt.legend(loc='upper left') plt.show()输出阅读更多

要在 Python 中将轴刻度设置为 π 的倍数，我们采取以下步骤 - 初始化 pi 变量，使用 numpy 创建 theta 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 theta 和 y。使用 xticks() 方法获取或设置 X 轴的当前刻度位置和标签。使用 margins() 方法设置或检索自动缩放边距的便捷方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True pi = np.pi theta = np.arange(-2 * pi, 2 * pi+pi/2, step=(pi / 2)) y = np.sin(theta) plt.plot(theta, y) plt.xticks(theta, ['-2π', '-3π/2', 'π', ... 阅读更多

要使用 matplotlib 制作空心方块标记，我们可以使用标记 'ks'、markerfacecolor='none'、markersize=15 和 markeredgecolor=red。步骤使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。创建图形或激活现有图形，将轴添加到图形作为子图排列的一部分。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。要制作空心方块标记，我们可以使用标记 "ks" 和 markerfacecolor="none"、markersize="15" 和 markeredge color="red"。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 x = np.linspace(-2, 2, 10) y = np.sin(x) fig = plt.figure() ax1 = ... 阅读更多

要显示所有标签值，我们可以使用 set_xticklabels() 和 set_yticklabels() 方法。步骤创建一个数字列表 (x)，该列表可用于刻度轴。使用 subplot() 获取轴，它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。使用标签列表（["one"，"two"，"three"，"four"]）和 45 度旋转设置刻度标签，使用 set_xticklabels() 和 set_yticklabels()。要增加轴和刻度标签之间的空间，我们可以使用 tick_params() 方法和 pad 参数，该参数有助于添加空间。参数 direction (in) 有助于将刻度放在内部 ... 阅读更多

步骤使用 subplots() 方法创建图形和一组子图，图形大小为 (7, 7)。使用两个键创建数据框，时间和速度。获取数组的大小。使用 table 方法向当前轴添加表格。缩小字体大小，直到文本适合单元格宽度。设置表格中的字体大小。通过迭代 matplotlib 表格设置面颜色、边颜色和文本颜色。保存并显示图形。示例 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() df = pd.DataFrame(dict(time=list(pd.date_range("2021-01-01 12:00:00", periods=10)), ... 阅读更多

要在 python3 中将 .wav 文件转换为声谱图，我们可以采取以下步骤 - 从本地计算机加载 .wav 文件。使用 spectrogram() 方法使用连续傅里叶变换计算声谱图。使用 pcolormesh() 方法创建具有非规则矩形网格的伪彩色图。使用声谱图使用 imshow() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt from scipy import signal from scipy.io import wavfile plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True sample_rate, samples = wavfile.read('test.wav') frequencies, times, spectrogram = signal.spectrogram(samples, sample_rate) plt.pcolormesh(times, frequencies, spectrogram, shading='flat') plt.imshow(spectrogram) plt.show()输出阅读更多