要在 matplotlib 中显示或隐藏边框，我们可以使用 spines（值可以是 right、left、top 或 bottom）和 set_visible() 方法将可见性设置为 True 或 False。步骤：使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 subplots() 方法创建一个图形并添加一组子图。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点，其中 linewidth=7 和 color=red。将左侧和下侧的可见性设置为 True，将顶部和右侧的可见性设置为 False。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(-2, 2, 10) y ... 阅读更多

要在 matplotlib 中调整（偏移）颜色条标题，我们可以执行以下步骤：创建一个 4×4 维的随机数据。使用 imshow() 方法将数据显示为图像。使用 colorbar() 方法为可标绘实例创建一个颜色条，其中 im 为可标绘实例。现在，使用 labelpad=-1 在 matplotlib 中调整（偏移）颜色条标题。您可以为 labelpad 分配不同的值，以查看它如何影响颜色条标题。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, cm plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.rand(4, 4) im = plt.imshow(data, cmap=cm.jet) cb = plt.colorbar(im) cb.set_label('Image Colorbar', labelpad=-1) plt.show()输出阅读更多

要增加 plt.title 字体大小，我们可以初始化一个变量 fontsize，并将其用于 title() 方法的参数中。步骤：使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 subtitle() 方法将标题放置在中心。绘制数据点 x 和 y。设置标题并指定字体大小。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(-1, 1, 10) y = x ** 2 fontsize = 12 plt.suptitle("二次方程", fontsize=fontsize) plt.plot(x, y) plt.title("y=x$^{2}$", fontdict={'fontsize': fontsize}) plt.show()输出阅读更多

要配置后端的行为，我们可以使用 matplotlib.rcParams['backend'] 和新的后端名称。步骤：使用 get_backend() 方法获取后端名称。使用 matplotlib.rcParams 覆盖现有的后端名称。使用 get_backend() 方法获取已配置的后端名称。示例：import matplotlib backend = matplotlib.get_backend() print("当前后端名称是：", backend) matplotlib.rcParams['backend'] = 'TkAgg' backend = matplotlib.get_backend() print("已配置的后端名称是：", backend)输出当前后端名称是： GTK3Agg 已配置的后端名称是： TkAgg

我们可以通过在 plot() 方法的参数中使用 True 或 False 标志来更改抗锯齿的强度。步骤：创建 x 数据点和具有不同颜色的颜色列表。定义一个接受抗锯齿标志和轴的方法。我们可以迭代 5 次，以从 x 数据点（步骤 1）打印 5 种不同颜色的曲线。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。在子图排列中，在索引 1 处向图形添加一个轴。绘制一条抗锯齿标志设置为 False 和 ax1（轴 1）的线，并设置图形的标题。向图形添加一个轴... 阅读更多

使用以下方法，我们可以清除 Matplotlib 绘图占用的内存。plt.figure() - 创建一个新的图形或激活一个现有的图形。plt.figure().close() - 关闭图形窗口。close() 本身会关闭当前图形close(h)，其中 h 是一个 Figure 实例，会关闭该图形close(num) 关闭图形编号 numclose(name)，其中 name 是一个字符串，会关闭具有该标签的图形close('all') 关闭所有图形窗口plt.figure().clear() - 与 clf 相同。plt.cla() - 清除当前轴。plt.clf() - 清除当前图形。示例：from matplotlib import pyplot as plt fig = plt.figure() plt.figure().clear() plt.close() plt.cla() plt.clf()输出当我们执行代码时，它将清除所有绘图... 阅读更多

要设置绘图的属性，我们可以获取绘图的当前轴。之后，我们可以执行多个 set_* 方法来设置绘图的属性。步骤：使用 subplots() 方法和 figsize=(5, 5) 创建一个图形和一组子图。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y。使用 set_xlabel() 和 set_ylabel() 方法设置标题和标签（对于 X 轴和 Y 轴）。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() x = np.linspace(-1, 1, 10) y = ... 阅读更多

网格 - 来自坐标向量的坐标矩阵。让我们来看一个例子，看看如何将函数应用于 Python 网格。我们可以使用 numpy 向量化装饰器考虑两个列表 x 和 y。示例：import numpy as np @np.vectorize def foo(a, b):    return a + b x = [0.0, 0.5, 1.0] y = [0.0, 1.0, 8.0] print("函数输出：", foo(x, y))输出函数输出：[0. 1.5 9. ]

使用 plt.figure()，我们可以创建多个图形，并显式关闭所有图形，调用 plt.close()。如果您正在创建许多图形，请确保您显式地对不使用的图形调用 pyplot.close，因为这将使 pyplot 能够正确清理内存。使用 subplots()，我们可以创建一个图形和一组子图。这里我们创建了两个图形，fig1 和 fig2。fig1 的大小为 8×8，而 fig2 具有默认的 figsize。fig2 中添加了 4×4=16 个子图。示例：from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig2, ax_lst = plt.subplots(4, 4) plt.show()输出阅读更多

在matplotlib中绘制单个数据点，我们可以按照以下步骤操作：初始化一个包含单个值的x和y列表。将X轴和Y轴范围限制在0到5之间。以当前线型绘制网格。使用plot()方法绘制x和y，设置marker="o", markeredgecolor="red", markerfacecolor="green"。使用show()方法显示图形。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = [4] y = [3] plt.xlim(0, 5) plt.ylim(0, 5) plt.grid() plt.plot(x, y, marker="o", markersize=20, markeredgecolor="red", markerfacecolor="green") plt.show()输出阅读更多