plt.figure() - 创建一个新图形或激活现有图形。plt.figure().close() - 关闭图形窗口。close() 本身关闭当前图形 close(h)，其中 h 是一个 Figure 实例，关闭该图形 close(num) 关闭编号为 num 的图形 close(name)，其中 name 是一个字符串，关闭具有该标签的图形 close('all') 关闭所有图形窗口 plt.figure().clear() - 与 clf 相同。plt.cla() - 清除当前坐标轴。plt.clf() - 清除当前图形。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(-1, 1, 10) y = np.linspace(1, 2, 10) plt.plot(x, y, c='red') plt.title("第一个绘图") plt.show() ... 阅读更多

要在 Python plt.title() 中添加变量，我们可以采取以下步骤：- 使用 numpy 创建 x 和 y 的数据点，并使用 num（一个变量）计算 y 并将其设置为标题。- 使用 plot() 方法以红色绘制 x 和 y 数据点。- 使用变量 num 设置曲线的标题。- 要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(-1, 1, 10) num = 2 y = num ** x plt.plot(x, y, c='red') plt.title(f"y=%d$^x$" % num) plt.show() 输出 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制来自多个两列文本文件的带有图例的数据，我们可以采取以下步骤：- 从 pylab 导入 genfromtxt。它有几个选项可以从文本文件读取数据并绘制数据。- 使用 genfromtxt 读取两个文本文件，test.txt 和 test1.txt（包含两列数据），并将数据存储在两个变量 firstfiledata 和 secondfiledata 中。- 使用 plot() 方法绘制数据。标签将显示为图例。- 要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt; from pylab import genfromtxt; plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True firstfiledata = genfromtxt("test.txt"); secondfiledata = genfromtxt("test1.txt"); plt.plot(firstfiledata[:, 0], firstfiledata[:, 1], label="test.txt ... 阅读更多

要隐藏调用 plot() 方法时实例的 matplotlib 描述，我们可以采取以下步骤：- 打开 Ipython 实例。- import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt - 为 x 创建点，即 np.linspace(1, 10, 1000) - 现在，使用 plot() 方法绘制线条。- 要隐藏实例，请使用 plt.plot(x); （带分号） - 或者，使用 _ = plt.plot(x) 示例 In [1]: import numpy as np In [2]: from matplotlib import pyplot as plt In [3]: x = np.linspace(1, 10, 1000) In [4]: plt.plot(x) Out[4]: [] In [5]: plt.plot(x); In [6]: _ = plt.plot(x) In [7]: 输出 Out[4]: []

要使用 Seaborn 绘制 Pandas DataFrame 的多列，我们可以采取以下步骤：- 使用 Pandas 创建一个数据框。- 使用 Seaborn 的 barplot() 方法绘制条形图。- 将 xticks 标签旋转 45 度角。- 要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import pandas import matplotlib.pylab as plt import seaborn as sns import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pandas.DataFrame({"X-Axis": [np.random.randint(10) for i in range(10)], "YAxis": [i for i in range(10)]}) bar_plot = sns.barplot(x='X-Axis', y='Y-Axis', data=df) plt.xticks(rotation=45) plt.show() 输出

要在 matplotlib 的条形图中设置不同的误差条颜色，我们可以采取以下步骤：- 使用 subplots() 方法创建一个图形并添加一组子图。- 使用数据范围 4、高度 2 创建一个条形图。yerr 表示条形顶端的垂直误差条。这些值是相对于数据的尺寸。要传递给 errorbar 方法的 kwargs 字典。此处定义的 ecolor 或 capsize 值优先于独立的 kwargs。- 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, ax = plt.subplots() ax.bar(range(4), [2] * 4, yerr=range(1, 5),   ... 阅读更多

要使用绝对值而不是偏移值显示 Y 轴范围，我们可以采取以下步骤：- 在 100 到 1000 的范围内创建 x_data 和 y_data 数据点。- 使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。- 使用 plot() 方法绘制 x_data 和 y_data。- 如果未设置参数，则使用 ticklabel_format() 方法和 useOffset=False 使格式化程序的相应属性保持不变。- 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_date = range(100, 1000, 100) y_data = range(100, 1000, 100) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x_date, y_data) ax.ticklabel_format(useOffset=False) plt.show() 输出 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制两个绘图之间的线条，我们可以采取以下步骤：- 创建一个新图形或激活现有图形。- 将两个坐标轴 (ax1 和 ax2) 添加到图形中，作为子图排列的一部分。- 使用 numpy 创建随机数据 x 和 y。- 使用 color=red 和 marker=diamond 在两个坐标轴 (ax1 和 ax2) 上绘制 x 和 y 数据点。- 初始化两个变量 i 和 j 以获取子图上的不同数据点。- 为要在子图上添加补丁的位置创建 xy 和 mn 元组。- 添加一个连接两个点（可能在不同的坐标轴上）的补丁，con1 和 con2。- 为 con1 添加艺术家 ... 阅读更多

在Matplotlib中显示或隐藏边框，可以使用spines（值可以是right、left、top或bottom）和`set_visible()`方法将可见性设置为True或False。步骤：使用numpy创建x和y数据点。使用`subplots()`方法创建一个图形并添加一组子图。使用`plot()`方法绘制x和y数据点，其中linewidth=7，color=red。将left和bottom的可见性设置为True，将top和right的可见性设置为False。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 ... 阅读更多

要在matplotlib中调整（偏移）颜色条标题，我们可以按照以下步骤操作：创建一个4×4维的随机数据。使用`imshow()`方法将数据显示为图像。使用`colorbar()`方法为可映射标量实例创建一个颜色条，其中im为可映射实例。现在，使用labelpad=-1调整（偏移）matplotlib中的颜色条标题。您可以为labelpad赋值不同的值，以查看它如何影响颜色条标题。要显示图形，请使用`show()`方法。示例：`import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, cm plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.rand(4, 4) im = plt.imshow(data, cmap=cm.jet) cb = plt.colorbar(im) cb.set_label('Image Colorbar', labelpad=-1) plt.show()`输出阅读更多