要在 matplotlib 中绘制 Y 轴为百分比的直方图，我们可以采取以下步骤：创建数字列表作为 y。创建一定数量的区间。使用 hist() 方法绘制直方图，其中 y、bins 和 edgecolor 作为参数传递。存储用于设置 Y 轴百分比的 patches。从给定的字母数字创建颜色列表。要设置百分比，请迭代 patches（在步骤 3 中获得）。设置 Y 轴刻度范围。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import random import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True y = [4, 1, 8, ... 阅读更多

要使用 Pandas 设置 matplotlib 中的 Y 轴，我们可以采取以下步骤：创建一个包含键 x 和 y 的字典。使用 Pandas 创建一个数据框。使用 Pandas plot 绘制数据点，ylim(0, 25) 和 xlim(0, 15)。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 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True d = dict( x=np.linspace(0, 10, 10), y=np.linspace(0, 10, 10)*2 ) df = pd.DataFrame(d) df.plot(kind="bar", ylim=(0, 25), xlim=(0, 15)) plt.show()输出

要移除圆形标记的轮廓，我们可以减小标记边缘宽度值。为 x 和 y 初始化列表，其中包含单个值。将 x 和 y 轴范围限制为 0 到 5。以当前线型布局网格。使用 plot() 方法绘制给定的 x 和 y，其中 marker="o"，markeredgecolor="red"，markerfacecolor="green" 和最小 markeredgewidth 用于移除轮廓。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="black", markerfacecolor="green", markeredgewidth=.1) plt.show()输出阅读更多

要绘制维恩图，首先使用命令“pip install matplotlib-venn”安装维恩图。使用 venn3 绘制三集面积加权维恩图。步骤创建三个集合。使用 venn3 制作维恩图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib_venn import venn3 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True set1 = {'A', 'B', 'C'} set2 = {'A', 'B', 'D'} set3 = {'A', 'E', 'F'} venn3([set1, set2, set3], ('Group1', 'Group2', 'Group3')) plt.show()输出

要改进 matplotlib 散点图的标签位置，我们可以首先绘制散点并使用标签注释这些点。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 并使用不同的属性注释带有标签、x 和 y 的绘图。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 matplotlib 中并排绘制具有相同 X 坐标（G1、G2、G3、G4 和 G5）的条形图，我们可以采取以下步骤：创建以下列表 – 标签、men_means 和 women_means，其中包含不同的数据元素。使用 numpy.arrange() 方法返回给定区间内的均匀间隔值。设置宽度变量，即 width=0.35。使用 subplots() 方法创建 fig 和 ax 变量，其中默认 nrows 和 ncols 为 1。条形图位于 *x* 处，并具有给定的 *align*ment。其尺寸由 *height* 和 *width* 给出。垂直基线是 *bottom*（默认为 0），因此使用 plt.bar() 方法创建 rect1 和 rect2。使用 plt.ylabel() 设置 Y 轴标签……阅读更多

要在 matplotlib 中使用 plot 方法绘制散点，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建随机数据点 (x1 和 x2)。使用 plot() 方法绘制 x1 数据点，标记大小为 20，颜色为绿色。使用 plot() 方法绘制 x2 数据点，标记大小为 10，颜色为红色。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 x1 = np.random.randn(20) x2 = np.random.randn(20) plt.plot(x1, 'go', markersize=20) plt.plot(x2, 'ro', ms=10) plt.show()输出

要更改 matplotlib 中日期时间轴的格式，我们可以采取以下步骤：使用 pandas DataFrame 创建一个包含时间和速度作为键的数据框 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，其中包含 df 的（步骤 1）时间和速度。要调整刻度标签，我们可以将 tick_params 旋转 45 度。要将日期格式从 %d-%m-%d 更改为 %d:%m%d，我们可以使用 set_major_formatter() 方法。设置主要刻度的格式化程序。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,… 阅读更多

要从 iPython 将图形保存为文件，我们可以采取以下步骤：创建一个新图形或激活现有图形。使用 add_axes() 方法向图形添加一个轴。绘制给定的列表。使用 savefig() 方法保存绘图。示例 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_axes([1, 1, 1, 1]) plt.plot([1, 2]) plt.savefig('test.png', bbox_inches='tight')输出当我们执行代码时，它会将以下绘图保存为“test.png”。

使用matplotlib绘制二维数学向量，可以按照以下步骤进行：使用numpy数组创建向量坐标。获取x、y、u和v数据点。使用figure方法创建一个新图形或激活现有图形。使用gca()方法获取当前坐标轴。设置坐标轴的x和y限制。要重绘当前图形，请使用draw()方法。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 soa = np.array([[0, 0, 3, 2], [0, 0, 4, 5], [0, 0, 9, 9]]) X, Y, U, V = zip(*soa) plt.figure() ax = plt.gca() ... 阅读更多