要使用单选按钮更改线条颜色，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。调整子图之间和周围的图形大小和填充。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点的曲线。使用 axes() 方法向当前图形添加一个坐标轴并使其成为当前坐标轴。向当前坐标轴添加一个单选按钮。使用 change_color() 方法（可以传递到 on_clicked() 方法中）通过单选按钮更改曲线的颜色。使用 show() 方法显示图形。示例 import numpy as ... 阅读更多

要缩放图像的一部分并将其插入到同一图中，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x 和 y 点。为了缩放图像的一部分，我们可以在该范围内为 x 和 y 点创建数据。使用 plot() 方法（lw=2，颜色为红色，并带有标签）绘制 x 和 y 点（步骤 1）。使用 legend() 方法为绘图放置文本，“主曲线”。使用 axes() 方法通过放置矩形的坐标来创建坐标轴。使用 plot() 方法（lw=1，color='green'，并带有标签，即子部分）绘制 x 和 y 点（步骤 2）。… 阅读更多

要在 matplotlib 中添加额外的刻度，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x 和 y 点。在绘图上绘制 x 和 y 点，其中 x 刻度可以是曲线上的 1 到 10（100 个数据点）。要添加额外的刻度，请使用 xticks() 方法并将刻度范围从 1 到 10 增加到 1 到 20。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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(1, 10, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.xticks(range(1, 20)) plt.show()输出阅读更多

要绘制多个 Seaborn jointplot，我们可以使用 jointplot() 方法。步骤向当前图形添加子图。创建一个带有某些键的字典。使用 Pandas 创建一个数据框。使用 jointplot() 方法制作 jointplot。要绘制曲线，请使用 plot() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True plt.subplot() d = {    'y=1/x': [1 / i for i in range(1, 10)],    'y=x': [i for i in range(1, 10)],    'y=x^2': [i * i for i in range(1, 10)],    'y=x^3': [i ... 阅读更多

要在 matplotlib 中使标记面颜色透明而不使线条透明，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x_data 和 y_data(sin(x_data))。使用 x_data 和 y_data 绘制曲线，并使用标记样式和标记大小。通过更改 alpha 值，我们可以使其从透明变为不透明。为了获得透明度的本质（保持较小的 alhpa 值），我们可以制作网格线，以便可以看到。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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x_data = np.linspace(1, 10, 100) y_data = np.sin(x_data) plt.plot(x_data, y_data, c='green', marker='o', alpha=.3, ms=10, ... 阅读更多

要将颜色图的子集提取为新的颜色图，我们可以采取以下步骤：创建一个 10×10 形状的随机数组。向当前图形添加子图，其中 nrows=1，ncols=2，index=1。使用 get_cmap 初始化，以便 scatter 知道。使用 imshow() 方法和颜色图将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上，使用 data 和 colormap（步骤 1 和 3）。向当前图形添加子图，其中 nrows=1，ncols=2，index=2。从现有颜色图中提取颜色图的子集（来自步骤 3）。使用 imshow() 方法和颜色图将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上… 阅读更多

要在 matplotlib 中为 imshow 定义离散颜色图，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建数据。使用 get_cmap 初始化数据，以便 scatter 知道。使用 imshow() 方法和颜色图将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上。使用 colorbar() 方法创建颜色条。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.rand(10, 10) cmap = matplotlib.cm.get_cmap('Paired_r', 10) plt.imshow(data, cmap=cmap) plt.colorbar() plt.show()输出阅读更多

要在 matplotlib 中强制执行坐标轴范围，我们可以采取以下步骤：分别使用 xlim 和 ylim 方法设置 x 和 y 限制。使用 numpy 为曲线创建 x 和 y 点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt import datetime import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.array([datetime.datetime(2021, 1, 1, i, 0) for i in range(24)]) y = np.random.randint(100, size=x.shape) plt.plot(x, y) plt.show()输出

要使用 matplotlib 在 Python 中绘制时间序列，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x 和 y 点。使用 plot() 方法绘制创建的 x 和 y 点。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt import datetime import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.array([datetime.datetime(2021, 1, 1, i, 0) for i in range(24)]) y = np.random.randint(100, size=x.shape) plt.plot(x, y) plt.show()输出

为了在matplotlib中的条形图上绘制Pandas数据框的多列，我们可以采取以下步骤：创建包含1到10范围内不同键的字典。使用Pandas数据框创建一个数据框。使用plot()方法（kind=”bar”）创建一个条形图。要显示图形，请使用show()方法。示例import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True d = { 'y=1/x': [1 / i for i in range(1, 10)], 'y=x': [i for i in range(1, 10)], 'y=x^2': [i * i for i in range(1, 10)], 'y=x^3': [i ... 阅读更多