要以十六进制格式提取 matplotlib 色图，我们可以采取以下步骤 - 获取彩虹色图。在彩虹色图长度的范围内迭代。使用 rgb2hex 方法，将 rgba 元组转换为颜色的十六进制表示形式。示例from matplotlib import cm import matplotlib cmap = cm.rainbow for i in range(cmap.N):    rgba = cmap(i)    print("rgba:{} 的十六进制表示形式为 {}".format(rgba, matplotlib.colors.rgb2hex(rgba)))输出............... ........................ .................................... rgba:(1.0, 0.3954512068705424, 0.2018824091570102, 1.0) 的十六进制表示形式为 #ff6533 rgba:(1.0, 0.38410574917192575, 0.1958454670071669, 1.0) 的十六进制表示形式为 #ff6232 rgba:(1.0, 0.37270199199091436, 0.18980109344182594, 1.0) 的十六进制表示形式为 #ff5f30 .........................................................

要将散点图直接叠加在 jpg 图像上，我们可以采取以下步骤 - 使用 imread() 方法加载图像“bird.jpg”，从文件中读取图像到数组中。现在将数据显示为图像。要在图像上绘制散点，请为 x_points 和 y_points 创建列表。为 x 和 y 生成随机数并追加到列表中。使用 scatter 方法绘制 x 和 y 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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = plt.imread("logo2.jpg") im = plt.imshow(data) x_points = [] y_points ... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制 Y 轴为百分比的直方图，我们可以采取以下步骤 - 创建一个数字列表作为 y。创建一定数量的 bin。使用 hist() 方法绘制直方图，其中 y、bins 和 edgecolor 传递到参数中。存储补丁以在 Y 轴上设置百分比。从给定的字母数字创建颜色列表。要设置百分比，请迭代补丁（在步骤 3 中获得）。设置 Y 轴刻度范围。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import random import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True y = [4, 1, 8, ... 阅读更多

要使用 Pandas 在 matplotlib 中设置 Y 轴，我们可以采取以下步骤 - 使用键 x 和 y 创建一个字典。使用 Pandas 创建一个数据帧。使用 Pandas plot 绘制数据点，使用 ylim(0, 25) 和 xlim(0, 15)。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True d = dict(    x=np.linspace(0, 10, 10),    y=np.linspace(0, 10, 10)*2 ) df = pd.DataFrame(d) df.plot(kind="bar", ylim=(0, 25), xlim=(0, 15)) plt.show()输出

要删除圆形标记的轮廓，我们可以减少标记边缘宽度的值。为 x 和 y 初始化列表，其中包含单个值。将 x 和 y 轴范围限制为 0 到 5。在当前线样式中布置网格。使用 plot() 方法绘制给定的 x 和 y，其中 marker="o"、markeredgecolor="red"、markerfacecolor="green" 和最小的 markeredgewidth 以删除轮廓。要显示图形，请使用 show() 方法。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="black", markerfacecolor="green", markeredgewidth=.1) plt.show()输出阅读更多

要绘制维恩图，首先使用命令“pip install matplotlib-venn”安装维恩图。使用 venn3 绘制 3 集面积加权维恩图。步骤创建 3 个集合。使用 venn3 制作维恩图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib_venn import venn3 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True set1 = {'A', 'B', 'C'} set2 = {'A', 'B', 'D'} set3 = {'A', 'E', 'F'} venn3([set1, set2, set3], ('Group1', 'Group2', 'Group3')) plt.show()输出

要改进 matplotlib 散点图的标签放置，我们首先可以绘制散点并用标签注释这些点。步骤使用 numpy 创建 x 和 y 点。使用 xpoints 创建标签。使用 scatter() 方法散布点。迭代标签、xpoints 和 ypoints 并使用不同的属性用标签、x 和 y 注释绘图。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 xpoints = np.linspace(1, 10, 10) ypoints = np.random.rand(10) labels = ["%.2f" % i for i in xpoints] plt.scatter(xpoints, ypoints, c=xpoints) for label, x, y in zip(labels, xpoints, ypoints): ... 阅读更多

要在 matplotlib 中并排绘制具有相同 X 坐标（G1、G2、G3、G4 和 G5）的条形图，我们可以采取以下步骤 - 创建以下列表 - labels、men_means 和 women_means，其中包含不同的数据元素。使用 numpy.arrange() 方法在给定区间内返回均匀间隔的值。设置宽度变量，即 width=0.35。使用 subplots 方法创建 fig 和 ax 变量，其中默认的 nrows 和 ncols 为 1。条形位于 *x* 处，具有给定的 *align*\ment。它们的尺寸由 *height* 和 *width* 给出。垂直基线为 *bottom*（默认为 0），因此使用 plt.bar() 方法创建 rect1 和 rect2。使用 plt.ylabel() 设置 Y 轴标签 ... 阅读更多

要使用 matplotlib 中的 plot 方法绘制散点，我们可以采取以下步骤 - 使用 numpy 创建随机数据点（x1 和 x2）。使用 plot() 方法绘制 x1 数据点，标记大小为 20，颜色为绿色。使用 plot() 方法绘制 x2 数据点，标记大小为 10，颜色为红色。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 x1 = np.random.randn(20) x2 = np.random.randn(20) plt.plot(x1, 'go', markersize=20) plt.plot(x2, 'ro', ms=10) plt.show()输出

要为一系列绘图创建标准色条，我们可以采取以下步骤 - 使用 numpy 创建随机数据。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图，其中 nrows=1 和 ncols=1。将数据显示为图像。向图形添加一个轴，用于色条。创建一个色条，其中 mappable 实例为图像，cax 为绘制颜色的位置。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 data = np.random.rand(4, 4) fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1) im = ax.imshow(data) cax = fig.add_axes([0.9, 0.1, 0.03, 0.8]) fig.colorbar(im, cax=cax) ... 阅读更多