要更改使用 Seaborn factorplot 的图形大小，我们可以采取以下步骤：使用 load_dataset() 方法加载练习数据。使用 factorplot() 方法，通过自定义大小和纵横比值来更改图形大小。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True exercise = sns.load_dataset("exercise") sns.factorplot("kind", "pulse", "diet", exercise, kind="point", size=5, aspect=2) plt.show()输出

要将小型绘图嵌入子图，我们可以采取以下步骤：使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图 (fig, ax1)。在 ax1 上，绘制一条颜色为红色的线，线宽为 4，标签为“外部绘图”。使用 add_axes() 添加一个轴，即 ax2，并设置 l、b、h 和 w 值。使用 plot() 方法绘制相同的点（步骤 2），颜色为绿色，线宽为 3，标签为“内部绘图”。使用 legend() 方法在两个绘图上设置图例。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 fig, ax1 = plt.subplots() ax1.plot([1, 4, ... 阅读更多

要设置 matplotlib 轴图例的字体大小，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x 和 y 的点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y，标签为 y=sin(x)。使用 title() 方法为绘图设置标题。要设置字体大小，我们可以通过值 20 覆盖 rcParams 图例字体大小。使用 legend() 方法，并将图例拟合到右上角位置。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 x = np.linspace(1, 10, 50) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, c="red", lw=7, label="y=sin(x)") ... 阅读更多

要显示原点，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建点 x、y1 和 y2。使用 plot() 方法绘制正弦和余弦曲线。绘制垂直线，即 x=0。绘制水平线，即 y=0。(步骤 3 和 4) 的交点可能是原点。要显示线的标签，请使用 legend() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(1, 10, 50) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) plt.plot(x, y1, c="orange", label="y=sin(x)") plt.plot(x, y2, c="green", label="y=cos(x)") plt.axvline(x=0, c="red", label="x=0") plt.axhline(y=0, c="yellow", ... 阅读更多

要根据 matplotlib 中的某些变量更改数据点的颜色，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x、y 和 c 变量。使用 x、y 和 c（步骤 1）绘制散点图，用于颜色。要显示图像，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, 20, 50) y = np.log(x) c = np.random.randint(x) plt.scatter(x, y, c=c) plt.show()输出

要保存最大化窗口的图像而不是默认大小，我们可以使用以下步骤：使用 figure() 方法创建图形，figsize=(7.50, 3.50)。使用 plot() 方法绘制线条，列表、颜色为“红色”，线宽为 2。使用 savefig() 方法保存图形。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 fig = plt.figure() plt.plot([1, 3, 7, 3, 1], c="red", lw=2) plt.savefig("full_image.png") plt.show()输出

要在 matplotlib 中显示多个图形，我们可以采取以下步骤：要创建新图形或激活现有图形，请使用 figure() 方法。（创建两个图形，分别为 Figure1 和 Figure2）。使用相同的列表（颜色红色和绿色以及线宽 2 和 5）绘制线条。在两个图形上设置绘图标题。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 fig1 = plt.figure("Figure 1") plt.plot([1, 3, 7, 3, 1], c="red", lw=2) plt.title("我是 Figure 1 的一部分") fig2 = plt.figure("Figure 2") plt.plot([1, 3, ... 阅读更多

要在 matplotlib 中自动定位文本框，我们可以采取以下步骤：从 1 到 2 创建 xpoints 并采样 100 个样本。使用 xpoints（步骤 1）和 numpy 创建 y1points 和 y2points。使用 plot() 方法绘制 xpoints、y1points 和 y2points。要设置标签，请使用 legend() 方法。它将有助于定位文本框。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 xpoints = np.linspace(1, 2, 100) y1points = np.log(xpoints) y2points = np.exp(xpoints) plt.plot(xpoints, y1points, label="Log") plt.plot(xpoints, y2points, label="Exp") plt.legend() plt.show()输出阅读更多

定义 add_axes - 向图形添加轴。add_subplot - 作为子图排列的一部分向图形添加轴。步骤使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。向图形添加轴作为子图排列的一部分，其中 nrows=2，ncols=2。在索引 1 处添加标题“subtitle1”，在索引 2 处添加标题“subplot2”。为四个矩形创建点，并使用 add_axes() 方法向图形添加轴。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 fig = plt.figure() fig.add_subplot(221) plt.title("subplot1") fig.add_subplot(222) ... 阅读更多

要使用单选按钮更改线条的颜色，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x、sin 和 cos 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轴并将其设为当前轴。向当前轴添加单选按钮。要使用 radionbutton 更改曲线，我们可以使用 change_curve() 方法，该方法可以传递到 on_clicked() 方法中。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy ... 阅读更多