使用 plt.legend()，我们可以通过将值放入列表中来添加或显示特定项目。步骤：使用 plt.xlabel() 方法设置 X 轴标签。使用 plt.ylabel() 方法设置 Y 轴标签。使用在 plot() 方法参数中传递的列表绘制线条。Location 和 legend_drawn 标志可以帮助查找位置并使边框的标志为 True。设置带有“蓝色”和“橙色”元素的图例。要显示图形，请使用 plt.show() 方法。示例：import matplotlib.pyplot as plt plt.ylabel("Y-axis ") plt.xlabel("X-axis ") plt.plot([9, 5], [2, 5], [4, 7, 8]) location = 0 # 最佳位置 legend_drawn_flag = True plt.legend(["blue", ... 阅读更多

首先，我们可以使用 subplots() 创建 fig、ax，然后绘制线条。之后，使用 ax.yaxis.set_minor_locator(tck.AutoMinorLocator())，我们可以打开次要刻度。步骤：使用 subplots 方法创建 fig 和 ax 变量，其中默认 nrows 和 ncols 为 1。使用两个列表绘制线条。设置次要刻度定位器。根据主要刻度的位置动态查找次要刻度位置。比例必须是线性的，主要刻度均匀分布。使用 plt.show() 方法，我们可以显示图形。示例：import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as tck fig, ax = plt.subplots() plt.plot([0, 2, 4], [3, 6, 1]) ax.yaxis.set_minor_locator(tck.AutoMinorLocator()) plt.show()输出阅读更多

我们可以使用 twiny() 方法创建第二个 X 轴。类似地，使用 twinx，我们可以创建一个共享 Y 轴。步骤：使用 subplots 方法创建 fig 和 ax 变量，其中默认 nrows 和 ncols 为 1。使用在 plot() 方法参数中传递的列表绘制线条，颜色为“红色”。创建一个具有共享 Y 轴但独立 X 轴的 Axes 副本。在步骤 3 中创建的 ax2 上绘制线条。调整子图之间和周围的填充。要显示图形，请使用 plt.show() 方法。示例：import matplotlib.pyplot as plt fig, ax1 = plt.subplots() ax1.plot([1, 2, 3, 4, 5], [3, 5, 7, 1, 9], color='red') ax2 = ax1.twiny() ... 阅读更多

shape 属性通常用于获取数组的当前形状，但也可以通过将数组维度的元组赋值给它来就地重塑数组。步骤：使用 np.array 方法获取数组 Y。Y.shape 将返回一个元组 (4,)。Y.shape[0] 方法将返回 4，即元组的第一个元素。示例：import numpy as np Y = np.array([1, 2, 3, 4]) print("Output of .show method would be: ", Y.shape, " for ", Y) print("Output of .show[0] method would be: ", Y.shape[0], " for ", Y) print("Output for i in range(Y.shape[0]): ", end=" ") for ... 阅读更多

在下面的代码中，我们将看到如何创建一个共享 Y 轴。步骤：使用 subplots 方法创建 fig 和 ax 变量，其中默认 nrows 和 ncols 为 1。使用在 plot() 方法参数中传递的列表绘制线条，颜色为“红色”。创建一个具有共享 X 轴但独立 Y 轴的 Axes 副本。在步骤 3 中创建的 ax2 上绘制线条。调整子图之间和周围的填充。要显示图形，请使用 plt.show() 方法。示例：import matplotlib.pyplot as plt fig, ax1 = plt.subplots() ax1.plot([1, 2, 3, 4, 5], [3, 5, 7, 1, 9], color='red') ax2 = ax1.twinx() ax2.plot([11, 12, 31, 41, 15], [13, 51, ... 阅读更多

要阻止科学计数法，我们必须在 ticklabel_format 方法中传递 style='plain'。步骤：传递两个列表以使用 plot() 方法绘制线条。使用带有 style='plain' 的 ticklabel_format() 方法。如果未设置参数，则格式化程序的相应属性保持不变。Style='plain' 将关闭科学计数法。要显示图形，请使用 plt.show() 方法。示例：from matplotlib import pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [11, 12, 13, 14, 15]) plt.ticklabel_format(style='plain') # 阻止科学计数法。 plt.show()输出

使用 plt.legend() 方法，我们可以创建一个图例，并且传递 frameon 将有助于保持边框。步骤：使用 plt.xlabel() 方法设置 X 轴标签。使用 plt.ylabel() 方法设置 Y 轴标签。使用 plot() 方法绘制线条。Location 和 legend drawn 标志可以帮助查找位置并使边框的标志为 True。设置带有“蓝色”和“橙色”元素的图例。要显示图形，请使用 plt.show() 方法。示例：import matplotlib.pyplot as plt plt.ylabel("Y-axis ") plt.xlabel("X-axis ") plt.plot([9, 5], [2, 5], [4, 7, 8]) location = 0 # 最佳位置 legend_drawn_flag = True plt.legend(["blue", "orange"], loc=0, frameon=legend_drawn_flag) plt.show()输出阅读更多

在本文中，我们可以使用程序代码来演示如何使用 Jupyter Notebook 使 3D 绘图交互式。步骤：创建一个新图形，或激活现有图形。使用 subplots 方法创建 fig 和 ax 变量，其中默认 nrows 和 ncols 为 1，projection='3d'。使用 np.cos 和 np.sin 函数获取 x、y 和 z。使用 x、y、z 和 color="red" 绘制 3D 线框图。为当前坐标轴设置标题。要显示图形，请使用 plt.show() 方法。示例：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') u, v = np.mgrid[0:2 * np.pi:30j, 0:np.pi:20j] x = np.cos(u) * ... 阅读更多

我们可以使用属性 sharex = "ax1"，然后使用 subplot 方法一起缩放子图。步骤：向当前图形添加子图 (nrow = 1, ncols = 2, index = 1)。在当前子图上添加线条 (nrow = 1, ncols = 2, index = 1)。向当前图形添加子图 (nrow = 1, ncols = 2, index = 2)。在当前子图上添加线条 (nrow = 1, ncols = 2, index = 2)，其中 sharex 可以帮助共享 x 或 y `~matplotlib.axis`，使用 sharex 和/或 sharey。坐标轴将具有 ... 阅读更多

在本程序中，我们将使用matplotlib库绘制条形图。使用matplotlib库解决matplotlib相关问题的最重要步骤是导入matplotlib库。语法如下：import matplotlib.pyplot as plt Pyplot是一组命令式函数，使Matplotlib的工作方式类似于MATLAB。除了绘制条形图外，我们还将向图形添加一些纹理。“hatch”参数在bar()函数中用于定义条形的纹理。算法步骤1：定义一个值列表。步骤2：使用bar()函数并定义参数，如x轴、y轴……阅读更多