要在绘图外部放置文本，我们可以通过更改 text_pos_x 和 text_pos_y 的值来更改文本位置步骤创建 x 和 y 的数据点。初始化 x 和 y 的文本位置。要绘制 x 和 y，请使用 plot() 方法，颜色为'红色'。使用 text() 方法向图形添加文本。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, 5, 100) y = np.exp(x) text_pos_x = 0.60 text_pos_y = 0.50 plt.plot(x, y, c='red') plt.text(text_pos_x, text_pos_y, "$\mathit{y}=e^{x}$", fontsize=14, transform=plt.gcf().transFigure, color='green') plt.show()输出阅读更多

要为条形图创建分组标签，我们可以采取以下步骤-创建包含不同数据元素的标签、men_means 和 women_means 列表。使用 numpy.arrange() 方法在给定区间内返回等距的值。设置宽度变量，即 width=0.35。使用 subplots 方法创建 fig 和 ax 变量，其中默认的 nrows 和 ncols 为 1。条形图位于 *x* 处，并具有给定的 *对齐*方式。它们的尺寸由 *高度* 和 *宽度* 给出。垂直基线为 *底部*（默认为 0），因此使用 plt.bar() 方法创建 rect1 和 rect2。使用 plt.ylabel() 方法设置 Y 轴标签。使用 set_title() 方法为轴设置标题。获取或设置当前刻度位置和 ... 阅读更多

要在 matplotlib 中旋转 xticklabels 以使两个 xticklabels 之间的间距相等，我们可以采取以下步骤-创建一个从 1 到 4 的数字列表。使用 subplot()，向当前图形添加一个子图。在当前子图上添加 xticks 和 yticks（使用步骤 1）。通过传递一个列表来设置 xtick 标签，并使标签旋转（= 45）。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_yticks(x) ax1.set_xticklabels(["one", "two", "three", "four"], rotation=45) plt.show()输出阅读更多

要绘制二维数组的彩色图，我们可以采取以下步骤-使用 numpy 创建数据（即二维数组）。对于彩色图，使用 imshow() 方法，输入数据（步骤 1），颜色图是“PuBuGn”。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.rand(4, 4) plt.imshow(data, cmap='PuBuGn') plt.show()输出

要调整 matplotlib imshow() 中的网格线和刻度，我们可以采取以下步骤-使用 numpy 创建数据，一个二维数组。使用 imshow() 方法将数据显示为图像。使用 set_xticks 和 set_yticks 方法设置 xticks 和 yticks。要设置 xticklabels 和 yticklabels，请使用 set_xticklabels 和 set_yticklabels 方法。以当前线型绘制网格。使用 grid() 方法提供 x 和 y 位置列表。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.rand(9, 9) plt.imshow(data, interpolation="nearest") ax = plt.gca() ax.set_xticks(np.arange(-.5, 9, 1)) ax.set_yticks(np.arange(-.5, 9, 1)) ... 阅读更多

要通过颜色图绘制彩色线条，我们可以采取以下步骤-使用 numpy 创建 x 和 y 数据点使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。计算 n 个发现，需要绘制的颜色线条数。在一个范围 (n) 内迭代并绘制线条。限制 x 刻度范围。使用 show() 方法显示图形。示例import numpy as np import matplotlib.pylab as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 64) y = np.exp(x) plt.plot(x, y) n = 20 colors = plt.cm.rainbow(np.linspace(0, 1, n)) for i in range(n): plt.plot(x, i * y, color=colors[i]) plt.xlim(4, ... 阅读更多

要使用字符串轴而不是整数在 Python 中绘制混淆矩阵，我们可以采取以下步骤-为标签创建一个列表。创建一个混淆矩阵。使用 confusion_matrix() 计算分类的准确率。3. 将 '~.axes.Axes' 添加到图形中作为子图排列的一部分。将二维矩阵或数组的值作为彩色图像绘制。使用 colorbar() 方法为 ScalarMappable 实例 *mappable* 创建一个颜色条6. 使用 set_xticklabels 和 set_yticklabels 方法设置 x 和 y 刻度标签。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True labels ... 阅读更多

要在 matplotlib 3D 中隐藏轴，我们可以采取以下步骤-创建一个二维数组，其中 x、y、z、u、v 和 w 是箭头位置的坐标以及箭头向量的方向分量。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。使用 add_subplot() 方法将 '~.axes.Axes' 添加到图形中作为子图排列的一部分绘制 3D 箭头场，使用 quiver() 方法。使用 ylim、xlim、zlim 限制轴的范围设置绘图的标题。创建两个轴（ax1 和 ax2）。设置标题“带有轴”和“没有轴”。使用 set_axis_off() ... 阅读更多

要在散点图的 X 轴下方添加标题，我们可以对当前图形使用 text() 方法。步骤使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。使用 x 和 y 数据点绘制散点。要向图形添加标题，请使用 text() 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 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.random.rand(10) y = np.random.rand(10) fig = plt.figure() plt.scatter(x, y, c=y) fig.text(.5, .0001, "Scatter Plot", ha='center') plt.tight_layout() plt.show()输出阅读更多

要在 matplotlib 图表中绘制特定区域上的矩形，我们可以采取以下步骤-使用 subplots() 方法创建图形和一组子图，其中 nrows=1。使用 rectangle，我们可以创建一个矩形，通过锚点及其宽度和高度来定义。其中，edgecolor=orange，linewidth=7，以及 facecolor=green。要绘制轴上的图表，我们可以使用 plot() 方法创建线条，其中线条颜色为红色。使用 add_patch() 方法在图表上添加矩形补丁。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt, patches plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True figure, ax = plt.subplots(1) ... 阅读更多