要隐藏刻度标签并保留刻度线，我们可以采取以下步骤 - 使用 numpy 初始化 x1 和 x10 变量以获取 x 和 y 点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 点。使用 xticks 方法获取或设置 X 轴的当前刻度位置和标签。不传递参数即可返回当前值而无需修改它们。因此，传递 range(x1, x10) 以获取刻度，但传递空列表以隐藏标签。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] ... 阅读更多

要获取 matplotlib 中的图形列表，我们可以采取以下步骤 - 使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。创建 x 个图形，即 x=3。要获取图形列表，请使用 plt.get_fignums() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True plt.figure() plt.figure() plt.figure() print("创建的图形数量：", len(plt.get_fignums())) plt.show()输出创建的图形数量： 3

要获取最近绘制线条的颜色，我们可以采取以下步骤 - 使用 numpy 创建 x 和 y 点。使用 x 和 y 绘制线条，颜色为红色，线宽为 2。要获取线条的颜色，请使用 get_color() 方法并打印它。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, 1000) y = np.linspace(10, 20, 1000) line, = plt.plot(x, y, c="red", lw=2) print("最近绘制线条的颜色：", line.get_color()) plt.show()输出最近绘制线条的颜色： r...

要设置轴上的对数刻度刻度标签数字，我们可以采取以下步骤 - 使用 ylim 和 xlim 在两个轴上都设置 x 和 y 轴限制（1 到 100）。使用 loglog() 方法，在 x 和 y 轴上都进行对数缩放绘图。要显示图形，请使用 plot() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True plt.ylim(1, 100) plt.xlim(1, 100) plt.loglog() plt.show()输出

要使用 matplotlib 绘制 .wav 文件，我们可以按照以下步骤操作 - 要读取 .wav 文件，我们可以使用 read() 方法。读取 .wav 文件后，我们将获得一个元组。在第 0 个索引处，将存在速率，在第 1 个索引处，将存在数组样本数据。使用 plot() 方法绘制 .wav 文件。使用 ylabel 和 xlabel 分别设置 y 和 x 标签，标签分别为“幅度”和“时间”。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from scipy.io.wavfile import read import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True input_data = read("my_audio.wav") audio = input_data[1] plt.plot(audio[0:1024]) plt.ylabel("幅度") plt.xlabel("时间") plt.show()输出阅读更多

要增加 matplotlib 中标题与绘图之间的距离，我们可以采取以下步骤 - 使用 numpy 创建点 x。使用 numpy sin 创建点 y。设置绘图的标题。更改 y 值（在参数中）后，我们可以增加或减少标题与绘图之间的距离。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 点，其中颜色为红色，线宽为 2。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, 1000) y = np.sin(x) ttl = ... 阅读更多

LaTeX 是一种用于生成科学文档的排版语言。我们使用该语言的一小部分来编写数学符号。Jupyter Notebook 识别在 markdown 单元格中编写的 LaTeX 代码，并使用 MathJax JavaScript 库在浏览器中呈现符号。要编写图例中的 Latex 公式，我们可以采取以下步骤 - 为 x 创建数据点。为 y 创建数据点，即 y=sin(x)。使用 LaTex 表示法绘制曲线 x 和 y。要激活标签，请使用 legend() 方法。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"] ... 阅读更多

要绘制 matplotlib 条形图后面的网格线，我们可以采取以下步骤 - 创建一个数字列表，即数据。使用 bar() 方法制作条形图，通过传递数据、color='red' 和 alpha = 0.5。alpha 混合值应介于 0（透明）和 1（不透明）之间。要配置网格线，请使用 grid() 方法，其中 color='yellow'、linewidth=1、axis='both' 和 alpha=0.5。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = [3, 5, 9, 15, 12] plt.bar(range(len(data)), data, color='red', alpha=0.5) plt.grid(color='yellow', linewidth=1, axis='both', alpha=0.5) plt.show()输出阅读更多

要绘制平行坐标，我们可以采取以下步骤 - 使用 Seaborn 加载数据集 iris（需要网络）。将加载的数据传递给 parallel_coordinates() 方法，这将有助于进行平行绘图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt from pandas.plotting import parallel_coordinates import seaborn as sns plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = sns.load_dataset('iris') parallel_coordinates(data, 'species', colormap=plt.get_cmap("Set2")) plt.show()输出

要隐藏调用 plot() 方法时的 matplotlib.lines.Line2D 实例，我们可以采取以下步骤 - 导入 numpy 为 np。从 matplotlib 导入 pyplot 为 plt。为 x 创建点，即 np.linspace(1, 10, 1000)现在使用 plot() 方法绘制线条。要隐藏实例，请使用 plt.plot(x);（带分号）或者，使用 _ = plt.plot(x)。示例In [1]: import numpy as np In [2]: from matplotlib import pyplot as plt In [3]: x = np.linspace(1, 10, 1000) In [4]: plt.plot(x) Out[4]: [] In [5]: plt.plot(x); In [6]: _ = plt.plot(x) In [7]:输出Out[4]: []