要使用 setp 在 matplotlib 紧凑布局中换行长 Y 轴标签，我们可以采取以下步骤-创建一个长字符串列表。创建一个包含 3 个值的元组。创建一个图形并添加一组子图。使用 ylim() 方法限制 Y 轴刻度。使用 barh() 方法绘制水平条形图。使用 yticks() 方法设置 y 轴刻度。使用 setp() 方法设置艺术家对象上的属性。使用 tight_layout() 方法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 numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True labels = ( ... 阅读更多

要为颜色条放置顶部标签，我们可以使用颜色条的轴来设置标题。步骤使用 numpy 创建随机数据。使用 imshow() 方法将数据表示为图像，使用颜色图“PuBuGn”和 interpolation= “nearest”。为标量映射实例 im 创建一个颜色条使用 set_title() 方法在 ax（颜色条）上设置标题。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 data = np.random.randn(4, 4) im = plt.imshow(data, interpolation='nearest', cmap="PuBuGn") clb = plt.colorbar(im) clb.ax.set_title('Color Bar Title') plt.show()输出阅读更多

要使颜色变暗和变亮，我们可以在 plot() 方法的参数中更改 alpha 值。alpha 值越大，颜色越暗。步骤使用 numpy 为 xs 和 ys 创建数据点。绘制两条具有不同 alpha 值的线，以复制线条的较暗和较亮颜色使用 legend() 方法放置图例。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 xs = np.linspace(-2, 2, 100) ys = np.sin(xs) plt.plot(xs, ys, c='red', lw=10, label="Darken") plt.plot(xs+.75, ys+.75, c='red', lw=10, alpha=0.3, label="Lighten") plt.legend(loc='upper left') ... 阅读更多

要获取 Matplotlib 当前可用的所有字体列表，我们可以使用 font_manager.findSystemFonts() 方法。步骤打印一条语句。使用 font_manager.findSystemFonts() 方法获取可用的字体列表。示例from matplotlib import font_manager print("Matplotlib 中当前可用的所有字体列表：") print(*font_manager.findSystemFonts(fontpaths=None, fontext='ttf'), sep="")输出/usr/share/fonts/truetype/Nakula/nakula.ttf /usr/share/fonts/truetype/ubuntu/Ubuntu-L.ttf /usr/share/fonts/truetype/tlwg/Loma-BoldOblique.ttf ................................................................. ............................................................................ ................................................................................. ........ /usr/share/fonts/truetype/lohit-malayalam/Lohit-Malayalam.ttf /usr/share/fonts/truetype/tlwg/TlwgTypist-Oblique.ttf /usr/share/fonts/truetype/liberation2/LiberationMono-Bold.ttf阅读更多

要将绘图线颜色从蓝色更改为黑色，我们可以使用 setcolor() 方法-步骤使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制线 x 和 y；将返回值存储在线中。使用 set_color() 方法将颜色设置为黑色。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 = 4 * x + 5 line, = plt.plot(x, y, c='b') line.set_color('black') plt.show()输出

要更改 Matplotlib 中具有日期时间的 X 轴范围，我们可以采取以下步骤-创建 x 和 y 的列表，其中 x 存储日期时间，y 存储数字。使用 subplots 方法创建图形并添加一组子图。使用 plots() 方法绘制 x 和 y 数据点，其中标记面颜色为绿色，标记边缘颜色为红色，标记大小为 7。由于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，可以使用 autofmt_xdate() 方法。要更改具有日期时间的 X 轴范围，请使用 set_xlim() 和日期时间范围。要更改 Y 轴范围，请使用 set_ylim() 方法。要 ... 阅读更多

要确定轴尺寸（以像素为单位），我们可以采取以下步骤-使用 subplots() 方法创建图形和一组子图，fig 和 ax。要获取 DPI，请使用 fig.dpi。打印详细信息。在显示框中查找边界框。使用 bbox.width 和 bbox.height 查找宽度和高度。打印宽度和高度。示例from matplotlib import pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() print("图形的每英寸点数 (DPI)：", fig.dpi) bbox = ax.get_window_extent().transformed(fig.dpi_scale_trans.inverted()) width, height = bbox.width, bbox.height print("轴尺寸（以像素为单位）：", width, height)输出每英寸点数 (DPI) 为图形：100.0 轴尺寸（以像素为单位）：4.96 3.696阅读更多

要在 matplotlib 中制作彩色点，我们可以采取以下步骤-初始化两个变量，x 和 y。使用 scatter 方法，x 和 y 数据点为绿色，标记大小为 2000。使用 scatter 方法，x 和 y 数据点为红色，标记大小为 1000。使用 scatter 方法，x 和 y 数据点为蓝色，标记大小为 500。使用 scatter 方法，x 和 y 数据点为白色，标记大小为 10。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, y = 0, ... 阅读更多

要在 Seaborn 中在条形图顶部添加百分比，我们可以采取以下步骤-创建列表 x、y 和 percentages 以使用 Seaborn 绘制。使用 barplot 显示点估计和置信区间，并使用条形图。存储返回的轴。从返回的轴中查找补丁（在步骤 2 中）。迭代补丁（在步骤 3 中返回）。从补丁中查找 x 和 y，以便在条形图顶部放置百分比值。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] y = [1, 3, 2, 0, ... 阅读更多

要在 matplotlib 中解耦阴影线和边缘颜色，我们可以使用阴影线颜色“o”和边缘颜色“red”。-步骤创建一个新图形或激活现有图形。在当前轴上添加子图排列。创建两个数据点列表。使用 bar() 方法，带阴影线和 edgecolor。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) x = [3, 6, 1] y = [4, 6, 1] ax1.bar(x, y, color='black', edgecolor='red', hatch="o", lw=1., zorder=0) plt.show()输出