要在 Matplotlib 中获取反序累积直方图，我们可以在 hist() 方法中使用 cumulative = -1。设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个数据点列表。绘制带有数据和 cumulative = -1 的直方图。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 = [1, 2, 2, 3, 1, 4, 3, 0, 1, 3, 0] plt.hist(data, edgecolor='black', align="mid", cumulative=-1) plt.show()输出

要在 Matplotlib 中使用更新函数来动画化 NetworkX 图表，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 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。使用边、名称和图形属性初始化一个图形。使用 add_nodes_from() 方法向图形添加节点。使用 Matplotlib 绘制图形 G。使用 FuncAnimation() 类通过重复调用函数 animate 来制作动画。函数 animate 清除当前图形，生成两个随机数，并在它们之间绘制边。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt, ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中在不同的子图中绘制 pcolor 色条，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。创建一个图形和一组具有两行两列的子图。创建一个颜色图列表。迭代轴并在非规则矩形网格上创建伪彩色图。使用 pcolormesh 的相同轴创建色条。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, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, axs = plt.subplots(2, 2) cm = ['plasma', 'copper'] for col ... 阅读更多

要为 z = f(x, y) 在 Matplotlib 中绘制平滑的二维彩色图，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。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 f(x, y) 获取 z 数据点。将数据显示为图像，即在二维规则光栅上，使用 z 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 def f(x, y):    return np.array([i * i + j * j for j in ... 阅读更多

要将两个 sympy 图表显示为一个 Matplotlib 图表，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。将字符串转换为 :class:'Symbol' 类的实例。将单个变量的函数绘制为曲线。使用 extend 方法将 plot2 (p2) 的所有序列添加到 plot1 (p1) 中。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from sympy import symbols from sympy.plotting import plot from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = symbols('x') p1 = plot(x*x, show=False) p2 = plot(x, show=False) p1.extend(p2) p1.show()输出阅读更多

我们需要找到所有具有最大和的配对数，在一个给定的整数数组中。一个配对由两个数字组成，和只是将它们加起来的运算结果。我们将看到解决此问题的多种方法，从天真的（暴力）方法开始，并转向更优化的解决方案。以下是我们将在本文中介绍的方法列表：使用两个循环的暴力方法使用排序的最大和配对... 阅读更多

给定一个数组，我们必须找到按位或为奇数的配对数。让我们看一个例子。输入arr = [1, 2]输出1 只有一个配对的按位或为奇数。并且配对是 (1, 2)。算法用随机数初始化数组。将计数初始化为 0。编写两个循环以获取数组的配对。计算每对之间的按位或。如果结果是奇数，则递增计数。返回计数。实现以下是 C++ 中上述算法的实现#include using namespace std; int getOddPairsCount(int arr[], int n) {    int count ... 阅读更多

给定一个数组，我们必须找到和为 2 的幂的配对数。让我们看一个例子。输入arr = [1, 2, 3]输出1 只有一个配对的和为 2 的幂。并且配对是 (1, 3)。算法用随机数初始化数组。将计数初始化为 0。编写两个循环以获取数组的所有配对。计算每对的和。使用按位 AND 检查和是否为 2 的幂。如果计数为 2 的幂，则递增计数。返回计数。实现以下是 C++ 中上述算法的实现... 阅读更多

给定数字 N 和 K，我们必须计算和能被 K 整除的配对数。让我们看一个例子。输入N = 3 K = 2输出1 只有一个配对的和能被 K 整除。并且配对是 (1, 3)。算法初始化 N 和 K。生成直到 N 的自然数并将其存储在数组中。将计数初始化为 0。编写两个循环以获取数组中的所有配对。计算每对的和。如果配对和能被 K 整除，则递增计数。返回计数。实现以下是 C++ 中上述算法的实现#include ... 阅读更多

需要满足的直线方程为 y = mx + c。给定一个数组 arr，以及 m 和 c，我们需要找到满足直线方程的有序点对的数量。让我们来看一个例子。输入arr = [1, 2, 3] m = 1 c = 1输出2满足直线方程的点对是 (2, 1) 和 (3, 2)算法初始化数组 arr、m 和 c。编写两个循环以获取数组中的所有点对。检查点对是否满足直线方程。我们可以通过将值代入直线方程来检查方程是否满足。如果点对满足…… 阅读更多