要在 matplotlib 中创建可拖动的图例，我们可以采取以下步骤：创建两条线，line1 和 line2，使用 plot() 方法。使用 legend() 方法将 line1 和 line2 的图例放置在位置 1，并使用有序标签。要创建可拖动的图例，请使用 set_draggable() 方法，其中 state=True。如果 state=False，则无法拖动图例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例……阅读更多

要自动重新调整 ylim 和 xlim，我们可以采取以下步骤：使用 plot() 方法绘制一条线，数据范围为 0 到 10。要自动缩放 xlim 和 ylim，我们可以使变量 scale_factore=6。使用 scale_factor（来自步骤 2）使用 xlim() 和 ylim() 方法分别重新调整 xlim 和 ylim。要显示图形，请使用 show() 方法。示例……阅读更多

要使用 matplotlib 绘制 shapely 多边形和对象，步骤如下：使用 (x, y) 数据点创建一个多边形对象。使用 polygon.exterior.xy 获取 x 和 y（外部数据）以及数组。使用 plot() 方法以红色绘制 x 和 y 数据点。示例……

要在 matplotlib 中设置可变点大小，我们可以采取以下步骤：初始化点的坐标。创建一个变量来存储点的大小。使用 scatter 方法绘制点，marker=o，color=red，s=point_size。要显示图形，请使用 show() 方法。示例……

要使用 Python 创建堆叠线图，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x、y、y1 和 y2 点。使用上述数据（步骤 1）和提到的标签使用 numpy 绘制线条。使用 fill_between() 方法填充曲线 y=e^x 和 y=0 之间的颜色。使用 fill_between() 方法填充曲线 y=2x 和 y=0 之间的颜色。使用 fill_between() 方法填充曲线 y=log(x) 和 y=0 之间的颜色。使用 legend() 方法放置曲线文本。要显示图形，请使用 show() 方法。示例……阅读更多

更改现有轴的投影似乎很困难，但我们可以采取以下步骤来创建不同类型的投影：使用 subplot() 方法，向当前图形添加子图，nrows=1，ncols=3，当前索引=1。向当前轴添加标题。使用 subplot() 方法，向当前图形添加子图，nrows=1，ncols=3，当前索引=2，projection=hammer。向当前轴添加标题，hammer。使用 subplot() 方法，向当前图形添加子图，nrows=1，ncols=3，当前索引=3，projection=polar。向当前轴添加标题，polar。要显示图形，请使用 show() 方法。示例……阅读更多

每当将图表保存为 .eps/.ps 时，图表的透明度就会丢失。为了比较它们，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x_data 和 y_data。使用 plot() 方法绘制 x_data 和 y_data（步骤 1），alpha 值较小，使其更透明。使用 grid() 方法来证明线的透明度。将创建的绘图保存为 .eps 格式。要显示图形，请使用 show() 方法。示例……阅读更多

要在 matplotlib 中绘制渐变色线条，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x、y 和 c 数据点。使用 scatter() 方法和 c 和 marker='_' 在轴上创建散点图（紧密排列以便获得线条）。要显示图形，请使用 show() 方法。示例……

要在 Python 中添加上标，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 a 和 f 的点。使用 plot() 方法绘制 f = ma 曲线，标签为 f=ma。添加带有上标的绘图标题，即 kgms-2。添加带有上标的绘图 xlabel，即 ms-2。添加带有上标的绘图 ylabel，即 kg。要放置图例，请使用 legend() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例……阅读更多

要在子图中添加图例，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x、y1、y2 和 y3 的点。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图，考虑 3 个子图。在所有子图 (3) 上绘制曲线，使用不同的标签和颜色。为每条曲线或子图添加标签以放置图例。要激活每条曲线的标签，请使用 legend() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例……阅读更多