要增加 plt.title 的字体大小，我们可以初始化一个名为 fontsize 的变量，并在 title() 方法的参数中使用它。步骤使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 subtitle() 方法将标题放置在中心。绘制数据点 x 和 y。设置标题并指定字体大小。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) y = x ** 2 fontsize = 12 plt.suptitle("二次方程", fontsize=fontsize) plt.plot(x, y) plt.title("y=x$^{2}$", fontdict={'fontsize': fontsize}) plt.show()输出阅读更多

要配置后端的行为，我们可以使用 matplotlib.rcParams['backend'] 并传入新的后端名称。步骤使用 get_backend() 方法获取后端名称。使用 matplotlib.rcParams 覆盖现有后端名称。使用 get_backend() 方法获取已配置的后端名称。示例import matplotlib backend = matplotlib.get_backend() print("当前的后端名称是：", backend) matplotlib.rcParams['backend'] = 'TkAgg' backend = matplotlib.get_backend() print("已配置的后端名称是：", backend)输出当前的后端名称是： GTK3Agg 已配置的后端名称是： TkAgg

我们可以通过在 plot() 方法的参数中使用 True 或 False 标志来更改抗锯齿的强度。步骤创建 x 数据点和颜色列表，使用不同的颜色。定义一个接受抗锯齿标志和轴的方法。我们可以迭代 5 次，以从 x 数据点（步骤 1）打印 5 种不同颜色的曲线。创建一个新图形或激活现有图形。将一个轴添加到图形中，作为子图排列的一部分，索引为 1。绘制一条线，将抗锯齿标志设置为 False 和 ax1（轴 1），并设置图形的标题。将一个轴添加到图形中 ... 阅读更多

使用以下方法，我们可以清除 Matplotlib 图形占用的内存。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() 本身会关闭当前图形close(h)，其中 h 是一个 Figure 实例，会关闭该图形close(num) 会关闭图形编号 numclose(name)，其中 name 是一个字符串，会关闭具有该标签的图形close('all') 会关闭所有图形窗口plt.figure().clear() - 与 clf 相同。plt.cla() - 清除当前轴。plt.clf() - 清除当前图形。示例from matplotlib import pyplot as plt fig = plt.figure() plt.figure().clear() plt.close() plt.cla() plt.clf()输出当我们执行代码时，它将从 ... 阅读更多

要设置绘图的属性，我们可以获取绘图的当前轴。之后，我们可以执行几个 set_* 方法来设置绘图的属性。步骤使用 subplots() 方法创建图形和一组子图，并使用 figsize=(5, 5)。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y。使用 set_xlabel() 和 set_ylabel() 方法设置标题和标签（对于 X 轴和 Y 轴）。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 fig, ax = plt.subplots() x = np.linspace(-1, 1, 10) y = ... 阅读更多

Meshgrid - 从坐标向量创建坐标矩阵。让我们举个例子看看如何将函数应用于 Python 网格。我们可以考虑两个列表 x 和 y，使用 numpy 向量化装饰器。示例import numpy as np @np.vectorize def foo(a, b):    return a + b x = [0.0, 0.5, 1.0] y = [0.0, 1.0, 8.0] print("函数输出：", foo(x, y))输出函数输出：[0. 1.5 9. ]

使用 plt.figure()，我们可以创建多个图形，并显式地关闭它们，调用 plt.close()。如果您正在创建许多图形，请确保您显式地对您未使用的图形调用 pyplot.close，因为这将使 pyplot 能够正确地清理内存。使用 subplots()，我们可以创建一个图形和一组子图。这里我们创建了两个图形，fig1 和 fig2。fig1 的大小为 8×8，而 fig2 具有默认的 figsize。在 fig2 中添加了 4×4=16 个子图。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig2, ax_lst = plt.subplots(4, 4) plt.show()输出阅读更多

要在 matplotlib 中绘制单个数据点，我们可以执行以下步骤-为 x 和 y 初始化一个包含单个值的列表。将 X 和 Y 轴范围限制为 0 到 5。在当前线型中布置网格。使用 plot() 方法绘制 x 和 y，其中 marker="o"，markeredgecolor="red"，markerfacecolor="green"。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 = [4] y = [3] plt.xlim(0, 5) plt.ylim(0, 5) plt.grid() plt.plot(x, y, marker="o", markersize=20, markeredgecolor="red", markerfacecolor="green") plt.show()输出阅读更多

要调整透明度，即 Seaborn pairplot 中的 alpha，我们可以更改 alpha 的值。步骤使用 Pandas 创建一个包含两个键 col1 和 col2 的数据框。初始化变量 alpha 以表示透明度。使用 pairplot() 方法绘制数据集中成对的关系。使用 df（来自步骤 1），kind="scatter"，并在参数中设置绘图大小、edgecolor、facecolor、linewidth 和 alpha 值。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({"col1": [1, 3, 5, 7, 1], "col2": [1, 5, 7, 9, 1]}) alpha = 0.75 ... 阅读更多

要从 matplotlib 图形中检索 XY 数据，我们可以使用 get_xdata() 和 get_ydata() 方法。步骤使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 xlim() 和 ylim() 方法限制 X 和 Y 轴范围。使用 plot() 方法绘制 xs 和 ys 数据点，其中 marker=diamond，color=red，markersize=10，并将返回的元组存储在一个 line 中。对 line 使用 get_xdata() 和 get_ydata() 方法获取 xy 数据。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 xs = np.random.rand(10) ys = np.random.rand(10) plt.xlim(0, 1) plt.ylim(0, 1) line, = plt.plot(xs, ys, marker='d', c='red', markersize=10) xdata = line.get_xdata() ydata = ... 阅读更多