要创建对数直方图，我们可以在 hist() 方法的参数中使用 log=True。步骤创建一个数字列表。绘制密度为 True 的直方图。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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True k = np.array([5, 5, 5, 5]) x, bins, p = plt.hist(np.log(k), density=True, log=True) plt.show()输出

要对曲线之间的区域进行阴影处理，我们可以使用 fill_between() 方法。步骤初始化变量 n。使用 numpy 初始化 x 和 y 数据点。创建图形和一组子图，fig 和 ax。使用 plot 方法绘制曲线。使用 fill_between() 方法，填充两条曲线之间的区域。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 n = 256 X = np.linspace(-np.pi, np.pi, n, endpoint=True) Y = np.sin(2 * X) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(X, Y, color='blue', alpha=1.0) ax.fill_between(X, 0, Y, color='blue', alpha=.2) plt.show()输出阅读更多

要绘制具有非透明边缘的透明直方图，我们可以采取以下步骤-创建一组随机数据点 (y)。初始化要绘制的 bin 数。要绘制直方图，我们可以使用 hist() 方法以及边缘颜色和填充颜色元组要显示图形，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 y = np.random.rand(100) nbins = 5 plt.hist(y, bins=nbins, edgecolor=(1, 0, 0, 1), lw=5, facecolor=(.09, .12, .65, .87), rwidth=0.8) plt.show()输出

要在 matplotlib 中在子图之间共享辅助 Y 轴，我们可以采取以下步骤-为数据点创建 x。向当前图形添加子图，nrows=2，ncols=1，索引为 1 (ax0)使用 twinx() 方法，创建一个具有共享 X 轴但独立 Y 轴 (ax1) 的轴副本。向当前图形添加子图，nrows=2，ncols=1，索引为 2 (ax2)使用 twinx() 方法，创建一个具有共享 X 轴但独立 Y 轴 (ax3) 的轴副本。使用 get_shared_y_axes() 方法，返回对 Y 轴共享轴 Grouper 对象的引用。创建具有不同颜色、x 和 y 数据点的曲线 c1、c2、c3 和 c4。要移动图例框 ... 阅读更多

要在 matplotlib 中使用箭头绘制，我们可以使用 arrow() 方法。步骤使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 color=red 和 linewidth = 1 绘制 x 和 y。使用箭头方法向轴添加箭头。参数中的前两个值是箭头底部的坐标，接下来的两个值是箭头沿 X 和 Y 方向的长度。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 x = np.linspace(-2, 2, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, c='b', ... 阅读更多

要水平居中一个点上的注释，我们可以采取以下步骤-使用 numpy 创建 x 和 y 的点。使用 xpoints 创建标签。使用 scatter() 方法散布点。迭代标签、xpoints 和 ypoints，并使用不同的属性用标签、x 和 y 对绘图进行注释，使水平对齐 ha=center。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 xpoints = np.linspace(1, 10, 10) ypoints = np.random.rand(10) labels = ["%.2f" % i for i in xpoints] plt.scatter(xpoints, ypoints, c=xpoints) for label, x, y in zip(labels, xpoints, ypoints): ... 阅读更多

要在 Python cv2 中读取图像，我们可以采取以下步骤-从文件中加载图像。在指定的窗口中显示图像。等待按下键。销毁所有 HighGUI 窗口。示例import cv2 img = cv2.imread("baseball.png", cv2.IMREAD_COLOR) cv2.imshow("baseball", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()输出

要旋转 Seaborn 箱线图中的 x 轴刻度标签，我们可以采取以下步骤-为 x 轴刻度创建数据点。使用 boxplot() 方法绘制箱线图，该方法返回轴。现在，使用 set_xticks() 方法设置 x 轴刻度，传递 x 轴刻度。设置 x 轴刻度标签并传递标签列表，并使用 set_xticklabels() 方法通过传递 rotation=45 旋转它们。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 xticks = [1, 4, 5, 2, 3] ax = sns.boxplot(xticks) ax.set_xticks(xticks) ax.set_xticklabels(["one", "two", "three", "four", "five"], rotation=45) plt.show()输出阅读更多

要以十六进制格式提取 matplotlib 颜色图，我们可以采取以下步骤-获取彩虹颜色图。在彩虹颜色图长度的范围内迭代。使用 rgb2hex 方法，将 rgba 元组转换为颜色的十六进制表示形式。示例from matplotlib import cm import matplotlib cmap = cm.rainbow for i in range(cmap.N):    rgba = cmap(i)    print("rgba:{} 的十六进制表示形式为 {}".format(rgba, matplotlib.colors.rgb2hex(rgba)))输出............... ........................ .................................... rgba:(1.0, 0.3954512068705424, 0.2018824091570102, 1.0) 的十六进制表示形式为 #ff6533 rgba:(1.0, 0.38410574917192575, 0.1958454670071669, 1.0) 的十六进制表示形式为 #ff6232 rgba:(1.0, 0.37270199199091436, 0.18980109344182594, 1.0) 的十六进制表示形式为 #ff5f30 .........................................................

要将散点图直接叠加在 jpg 图像上，我们可以采取以下步骤-使用 imread() 方法加载图像“bird.jpg”，从文件读取图像到数组中。现在将数据显示为图像。要在图像上绘制散点，请为 x_points 和 y_points 创建列表。为 x 和 y 生成随机数，并追加到列表中。使用 scatter 方法，绘制 x 和 y 点。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 data = plt.imread("logo2.jpg") im = plt.imshow(data) x_points = [] y_points ... 阅读更多