要在 matplotlib 中创建彩色点，我们可以采取以下步骤：初始化两个变量 x 和 y。使用 scatter 方法，使用 x 和 y 数据点，颜色为绿色，标记大小为 2000。使用 scatter 方法，使用 x 和 y 数据点，颜色为红色，标记大小为 1000。使用 scatter 方法，使用 x 和 y 数据点，颜色为蓝色，标记大小为 500。使用 scatter 方法，使用 x 和 y 数据点，颜色为白色，标记大小为 10。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, y = 0, ... 阅读更多

要在 Seaborn 中在条形图顶部添加百分比，我们可以采取以下步骤：创建列表 x、y 和 percentages 用于使用 Seaborn 绘制。使用 barplot 显示点估计和置信区间，并使用条形图。存储返回的轴。从返回的轴中查找补丁（在步骤 2 中）。迭代补丁（在步骤 3 中返回）。从补丁中查找 x 和 y，以将百分比值放置在条形图的顶部。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] y = [1, 3, 2, 0, ... 阅读更多

要在 matplotlib 中解耦填充图案和边缘颜色，我们可以使用填充图案颜色“o”和边缘颜色“红色”。步骤创建一个新的图形或激活现有的图形。向当前轴添加子图排列。创建两个数据点列表。使用 bar() 方法，并设置填充图案和 edgecolor。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) x = [3, 6, 1] y = [4, 6, 1] ax1.bar(x, y, color='black', edgecolor='red', hatch="o", lw=1., zorder=0) plt.show()输出

如果给定 4 元组或 BBox 基座，则它指定图例所在的边界框 (x、y、宽度、高度)。步骤使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y，标签为 y=sin(x)，颜色为绿色。要将图例放置在特定位置，请使用位置“左上”并使用具有四个元组的图例框尺寸，如上述说明中定义的那样。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 = np.sin(x) plt.plot(x, ... 阅读更多

要在 matplotlib 极坐标图中使角度沿顺时针方向旋转，并在顶部以 00 开始，我们可以采取以下步骤：步骤向当前图形添加子图 ax。要将极坐标图设置为顺时针方向，并在顶部以 0o 开始，请使用 set_theta_direction() 方法将 theta 方向设置为 -1。并且，使用 set_theta_offset() 方法设置以弧度表示的 0 的位置的偏移量。使用 numpy 创建 theta。在当前轴上绘制 theta 和 sin(theta)。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 ax = plt.subplot(1, 1, 1, projection='polar') ax.set_theta_direction(-1) ax.set_theta_offset(np.pi / 2.0) ... 阅读更多

要在图像背景上绘图，我们可以采取以下步骤：从文件读取图像到数组。创建一个图形 (fig) 并添加一组子图 (ax)，范围为 [0, 300, 0, 300]。创建范围 (300) 的数组 x。使用 plot() 方法绘制 x，linestyle=dotted，linewidth=2，颜色为红色。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 im = plt.imread("bird.jpg") fig, ax = plt.subplots() im = ax.imshow(im, extent=[0, 300, 0, 300]) x = np.array(range(300)) ax.plot(x, x, ls='dotted', linewidth=2, color='red') plt.show()输出阅读更多

要创建等效的 imagesc，我们可以使用范围 [左，右，下，上]。步骤使用 numpy 创建随机数据。将数据显示为图像，即在 2D 规则光栅上，使用数据和范围 [-1, 1, -1, 1] 参数。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 = np.random.rand(4, 4) plt.imshow(data, extent=[-1, 1, -1, 1]) plt.show()输出

要在 matplotlib 中绘制多个图形，我们将使用以下步骤：步骤使用 numpy 创建 x、y1 和 y2 数据点。在索引 1 处向当前图形添加子图。使用 x 和 y1 绘制曲线 1。在索引 2 处向当前图形添加子图。使用 x 和 y2 绘制曲线 2。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(-2, 2, 10) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) plt.subplot(211) plt.plot(y1) plt.subplot(212) plt.plot(y2) plt.show()输出阅读更多

要修复图形底部边距的扩展，我们可以采取以下步骤：使用 Pandas 数据帧，使用键 time 和 speed 创建 df。使用 plot() 方法绘制 df.time 和 df.speed。Tick_params() 是更改刻度和刻度标签外观的便捷方法。rotation=90 扩展底部刻度标签。要修复底部扩展，请使用 tight_layout() 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 df = pd.DataFrame(dict(time=list(pd.date_range("2021-01-01 12:00:00", periods=10)), speed=np.linspace(1, 10, 10))) plt.plot(df.time, df.speed) plt.tick_params(rotation=90) plt.show()输出阅读更多

要在 matplotlib 中对两点之间的区域进行阴影填充，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。绘制 x 和 y 数据点，颜色为红色，线宽为 2。要沿 X 轴平行填充区域，请初始化两个变量 y1 和 y2。要添加跨轴的水平跨度，请使用 axhspan() 方法，并设置 y1、y2、绿色作为阴影颜色，以及 alpha 用于阴影的透明度。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 x = np.linspace(0, 20, 500) y = np.cos(3*x) + np.sin(2*x) plt.plot(x, y, c='red', lw=2) ... 阅读更多