要以编程方式停止 Jupyter notebook 中特定图形的交互，我们可以使用 plt.off() 在此之后停止任何交互。按顺序执行以下命令：%matplotlib autoimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]plt.rcParams["figure.autolayout"] = True创建图形和一组子图。在轴上绘制线条（来自步骤 5）。关闭交互。要显示图形，请使用 show() 方法。示例In [1]: %matplotlib auto Using matplotlib backend: Qt5Agg In [2]: import matplotlib.pyplot as plt In [3]: plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]    ...: plt.rcParams["figure.autolayout"] = True In [4]: fig, ax = plt.subplots() In [5]: ax.plot([2, 4, 7, 5, 4, 1]) ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中动画化 3D plot_surface，我们可以采取以下步骤：初始化网格数 (N)、每秒调用函数的频率 (fps) 和帧数 (frn) 的变量。为曲线创建 x、y 和 z 数组。使用 lambda 函数创建一个 z 数组的函数。要将函数传递到动画类中，请创建一个用户定义的函数，该函数删除以前的绘图并使用 x、y 和 z 数组绘制曲面。创建一个新图形或激活现有图形。使用 subplots() 方法添加子图排列。使用 set_zlim() 方法设置 Z 轴限制。调用动画类以动画化曲面图。要 ... 阅读更多

要将多个 matplotlib 轴子图组合到一个图形中，我们可以使用 nrow=2 的 subplots() 方法。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建 x、y1 和 y2 数据点。创建图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制 x、y1 和 y2 数据点。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(-10, 10, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) fig, axes = plt.subplots(nrows=2) line1, = axes[0].plot(x, y1, color='red') line2, ... 阅读更多

要使 xkcd 字体生效，我们可以使用 plt.xkcd() 打开素描风格的绘图模式。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plt.xkcd() 打开素描风格的绘图模式。创建一个新图形或激活现有图形。将轴作为子图排列的一部分添加到图形中。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。在绘图上放置文本和标题。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x ... 阅读更多

要在 Python 中将颜色条方向设置为水平，我们可以在参数中使用 orientation="horizontal"。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建随机 x、y 和 z 数据点。创建图形和一组子图。使用 scatter() 方法绘制 x、y 和 z 数据点。为 ScalarMappable 实例创建一个颜色条，方向为水平。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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x, y, z = np.random.rand(3, 50) f, ax = plt.subplots() points = ax.scatter(x, y, c=z, s=50, ... 阅读更多

要在 Python 中显示绘图中的点坐标，我们可以采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建 x 和 y 数据点的列表。使用红色和星形标记绘制 x 和 y 数据点设置一些轴属性。迭代 x 和 y 以在绘图上显示坐标。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = [3, 1, 2, 5] y = [5, 2, 4, 7] plt.plot(x, y, 'r*') plt.axis([0, 6, 0, 20]) for i, j in zip(x, y):    plt.text(i, ... 阅读更多

要在 Python 中绘制数组，我们可以采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建两个数组 x 和 y。使用 title() 方法设置曲线的标题。使用红色绘制 x 和 y 数据点。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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.array([5, 4, 1, 4, 5]) y = np.sort(x) plt.title("线形图") plt.plot(x, y, color="red") plt.show()输出

要在 Python3 中使用 NetworkX 创建曲线边缘，我们可以使用 connectionstyle="arc3, rad=0.4"。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用边缘、名称和图形属性初始化图形。向创建的图形中添加节点。从一个节点到另一个节点添加边缘。使用 Matplotlib 绘制图形 G，connectionstyle="arc3, rad=0.4"。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pylab as plt import networkx as nx plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True G = nx.DiGraph() pos = nx.spring_layout(G) G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4]) G.add_edges_from([(1, 2), (2, 4), (2, 3), (4, 1)]) nx.draw(G, with_labels=True, connectionstyle="arc3, rad=0.4") plt.show()输出阅读更多

要在 Matplotlib 中创建发散堆叠条形图，我们可以采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。初始化变量 N 以获取索引数。获取 menMeans、womenMeans、menStd 和 womenStd 元组。初始化条形的宽度。创建图形和一组子图。要获得发散条，我们可以将具有正值和负值的数据放在一起以制作发散条。在轴上添加一条水平线。设置 Y 轴标签、标题、刻度、刻度标签和图例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, ... 阅读更多

要使用 Matplotlib 绘制 PySpark SQL 结果，我们可以采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。获取作为 Spark 功能主要入口点的实例。获取与存储在 Hive 中的数据集成的 Spark SQL 变体的实例。将记录列表作为元组。分发本地 Python 集合以形成 RDD。将列表记录映射为数据库模式。获取模式实例以在“my_table”中创建条目。将记录插入表中。读取 SQL 查询，检索记录。将获取的记录转换为... 阅读更多