要创建在坐标轴标签中带有日期和时间的图表，我们可以采取以下步骤：创建图表并添加一组子图。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。设置 X 轴的日期格式器。使用 plot() 方法绘制 x 和 y。设置 X 轴的刻度。设置 X 轴的日期时间刻度标签，并进行一些旋转。使用 plt.tight_layout() 方法使绘图紧凑。要显示图表，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt, dates import datetime import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() x = np.array([datetime.datetime(2021, 1, 1, i, 0) for i ... 阅读更多

要使用 pyplot 在给定的 Y 值处绘制一维数据，我们可以采取以下步骤：初始化 y 值。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。zeros_like 帮助返回一个形状和类型与给定数组相同的零数组，并为 y 数据点添加 y 值。使用 linestyle=dotted，color=red 和 linewidth=5 绘制 x 和 y。要显示图表，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_value = 1 x = np.arange(10) y = np.zeros_like(x) + y_value plt.plot(x, y, ls='dotted', c='red', lw=5) plt.show()输出阅读更多

要在 Python 中指定 Y 轴上的值，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。要指定轴的值，请创建一个字符列表。使用 xticks 和 yticks 方法分别使用 x 和 y 刻度数据点来指定轴上的刻度。使用 plot() 方法绘制使用 x 和 y、color=red 的线。使 x 和 y 边距为 0。要显示图表，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.array([0, 2, 4, 6]) y = np.array([1, 3, 5, 7]) ticks = ... 阅读更多

要将度符号插入绘图中，我们可以使用 LaTeX 表示法。步骤使用 numpy 创建 pV、nR 和 T 数据点。使用 plot() 方法绘制 pV 和 T。使用 xlabel() 方法设置 pV 的 xlabel。使用 ylabel() 方法设置带有度符号的温度标签。要显示图表，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 pV = np.array([3, 5, 1, 7, 10, 9, 4, 2]) nR = np.array([31, 15, 11, 51, 12, 71, 41, 13]) T = np.divide(pV, nR) plt.plot(pV, T, c="red") plt.xlabel("Pressure x Volume") plt.ylabel("Temperature ($^\circ$C)") plt.show()输出阅读更多

要在 matplotlib imshow() 中使用 extent，我们可以使用 extent [left, right, bottom, top]。步骤使用 numpy 创建随机数据。将数据显示为图像，即在具有数据和 extent [-1, 1, -1, 1] 参数的二维规则光栅上。要显示图表，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.rand(4, 4) plt.imshow(data, extent=[-1, 1, -1, 1]) plt.show()输出

要保存一个图例在绘图外部的文件，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x 数据点。使用 plot() 方法绘制 y=sin(x) 曲线，颜色为红色，标记为“v”，标签为 y=sin(x)。使用 plot() 方法绘制 y=cos(x) 曲线，颜色为绿色，标记为“x”，标签为 y=cos(x)。要将图例放在绘图外部，请使用 bbox_to_anchor(.45, 1.15) 和 location="upper center"。要保存图表，请使用 savefig() 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, 100) plt.plot(x, np.sin(x), c="red", marker="v", label="y=sin(x)") plt.plot(x, np.cos(x), c="green", marker="x", label="y=cos(x)") plt.legend(bbox_to_anchor=(.45, 1.15), loc="upper center") plt.savefig("legend_outside.png")输出当我们执行此代码时，它将... 阅读更多

要更改表格的比例，我们可以使用 scale() 方法。步骤：创建图表和一组子图，nrows=1 和 ncols=1。使用 numpy 创建随机数据。创建列值。使轴紧凑并关闭。初始化一个变量 fontsize 来更改字体大小。要设置表格的字体大小并缩放表格，我们可以使用 1.5 和 1.5。要显示图表，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, axs = plt.subplots(1, 1) data = np.random.random((10, 3)) columns = ("Column I", "Column II", "Column III") axs.axis('tight') ... 阅读更多

为了减少 matplotlib 中 x 和 y 刻度标签重叠的可能性，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。在索引 1 处（nrows=1 和 ncols=2）向当前图表添加子图。将 x 和 y 边距设置为 0。绘制 x 和 y 数据点，并向此子图添加标题，即“重叠”。在索引 2 处（nrows=1 和 ncols=2）向当前图表添加子图。将 x 和 y 边距设置为 0。绘制 x 和 y 数据点，并向此子图添加标题，即“不重叠”。 MaxNLocator 和 prune ="lower" 的目标是删除最小的刻度。要显示图表，... 阅读更多

要设置图例中部分标签的样式，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x 数据点。使用 np.sin(x) 绘制正弦曲线，并添加文本标签。使用 np.cos(x) 绘制余弦曲线，并添加文本标签。要将图例放在绘图上，请使用 legend() 方法。要显示图表，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) plt.plot(x, np.sin(x), label="This is $\it{a\ sine\ curve}$") plt.plot(x, np.cos(x), label="This is $\bf{a\ cosine\ curve}$") plt.legend(loc='lower right') plt.show()输出阅读更多

为了在matplotlib中绘制黑白二值图，我们可以使用subplot()方法创建并添加两个子图到当前图形中，其中nrows=1，ncols=2。为了将数据显示为二值图，我们可以在imshow()方法中使用greys颜色映射。步骤：使用numpy创建数据；添加两个子图，nrows=1，ncols=2。考虑索引1；要显示彩色图像，使用imshow()方法；为彩色图添加标题；在索引2处添加第二个子图；要显示二值图，使用带Greys颜色映射的show()方法；要调整子图之间和周围的填充，使用tight_layout()方法；要显示图形，使用show()方法。示例：导入numpy as np from ... 阅读更多