要更改 Matplotlib 中虚线的虚线间距，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建数据点 x 和 y。用值 3 初始化两个变量 space 和 dash_len。使用 plot() 方法绘制 x 和 y，其中 line style 为 '--'，dashes 元组存储虚线的属性。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, 100) y = np.sin(x) space = 3 dash_len = 3 plt.plot(x, y, c='red', linestyle='--', dashes=(dash_len, space), lw=5) plt.show()输出 阅读更多

要在 Matplotlib 中将刻度设置在固定位置，我们可以采取以下步骤：创建一个图形并添加一组子图。要将刻度设置在固定位置，请创建包含一些值的两个列表。使用 set_yticks 和 set_xticks 方法设置轴上的刻度。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() xtick_loc = [0.20, 0.75, 0.30] ytick_loc = [0.12, 0.80, 0.76] ax.set_xticks(xtick_loc) ax.set_yticks(ytick_loc) plt.show()输出

要使用 Matplotlib 在 Python 中绘制阶梯函数，我们可以采取以下步骤：创建 x 和 y 的数据点。使用 step() 方法绘制阶梯图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.array([1, 3, 4, 5, 7]) y = np.array([1, 9, 16, 25, 49]) plt.step(x, y, 'r*') plt.show()输出

要将 x 轴刻度标签旋转 90 度，我们可以采取以下步骤：创建一个数字列表 (x)。向当前图形添加子图。设置 X 轴上的刻度。设置 x 轴刻度标签，并在方法中使用 rotation=90 作为参数。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 x = [1, 2, 3, 4] ax1 = plt.subplot() ax1.set_xticks(x) ax1.set_xticklabels(["one", "two", "three", "four"], rotation=90) plt.show()输出

要使用 Matplotlib 绘制简单的 3D 线，我们可以采取以下步骤：创建一个新图形或激活现有图形。将轴作为子图排列的一部分添加到图形中。使用 numpy 创建 theta、z、r、x 和 y 的数据点。使用 plot() 方法绘制 x、y 和 z。使用 legend() 方法在图形上放置图例。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 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(projection='3d') theta = np.linspace(-4 * np.pi, 4 * np.pi, 100) z = np.linspace(-2, 2, 100) r ... 阅读更多

要使用 Seaborn 在同一图上绘制多个直方图，我们可以采取以下步骤：创建两个列表（x 和 y）。创建一个图形并添加一组两个子图。迭代包含 x 和 y 的列表。使用 histplot() 方法使用列表中的数据绘制直方图（步骤 3）。将 X 轴范围限制在 0 到 10 之间。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = [1, 5, 1, 4, 2] y = [7, 5, 6, 4, 5] fig, ax = plt.subplots() for a in [x, y]: ... 阅读更多

要更改绘图框架的颜色，我们可以将轴刻度线和脊柱值设置为特定颜色。步骤使用 subplots 方法和值 4 创建一个图形并添加一组子图。将颜色与轴压缩并一起迭代它们。在迭代中，设置脊柱值和刻度线 (x, y) 的颜色。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 matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, (ax1, ax2, ax3, ax4) = plt.subplots(4) for ax, color in zip([ax1, ax2, ax3, ax4], ['green', 'red', 'yellow', 'blue']):    plt.setp(ax.spines.values(), color=color)    ax.plot([8, 3], ... 阅读更多

要注释 Matplotlib 中的时间序列图，我们可以采取以下步骤：为时间和数字创建列表。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。使用 plot_date() 方法绘制包含日期的数据，linestyle 为 "-."。使用 annotate() 方法注释图中的一个点。日期刻度标签经常重叠，因此旋转它们并右对齐它们很有用。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import datetime as dt from matplotlib import pyplot as plt, dates as mdates plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = [dt.datetime(2021, 1, 1), dt.datetime(2021, 1, 2),    dt.datetime(2021, 1, 3), dt.datetime(2021, 1, 4)] y = ... 阅读更多

要插入统计注释，我们可以采取以下步骤：创建数字列表 (x 和 y)。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制包含日期的数据，linestyle 为 "-."。使用 annotate() 方法注释图中的一个点，x 和 y 的平均值。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, 5) y = np.linspace(-2, 2, 5) mean_x = np.mean(x) mean_y = np.mean(y) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y, linestyle='-.') ax.annotate('*', (mean_y, mean_y), xytext=(-.50, 1), arrowprops=dict(arrowstyle='-|>')) ... 阅读更多

要注释从 Pandas 数据框绘图时的点，我们可以采取以下步骤：使用 x、y 和 index 键创建 DataFrame df。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制数据框的一系列数据，kind='scatter'，ax=ax，c='red' 和 marker='x'。要使用索引值注释散点，请迭代数据框。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 import string plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({'x': np.random.rand(10), 'y': np.random.rand(10)}, index=list(string.ascii_lowercase[:10])) fig, ax = plt.subplots() df.plot('x', ... 阅读更多