要使用单选按钮更改线条颜色，我们可以采取以下步骤 - 使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。调整子图之间和周围的图形大小和填充。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制具有 x 和 y 数据点的曲线。使用 axes() 方法向当前图形添加一个轴并将其设为当前轴。向当前轴添加一个单选按钮。使用 change_color() 方法更改使用 radion 按钮的曲线的颜色，该方法可以传递到 on_clicked() 方法中。要显示图形，请使用 show() 方法。示例导入 numpy 为 ... 阅读更多

要缩放图像的一部分并在同一图中插入，我们可以采取以下步骤 - 使用 numpy 创建 x 和 y 点。要缩放图像的一部分，我们可以为 x 和 y 点创建数据，在这个范围内。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 点（步骤 1），lw=2，颜色为红色，并带标签。使用 legend() 方法为绘图放置文本，即主曲线。使用 axes() 方法通过放置矩形的坐标创建轴。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 点（步骤 2），lw=1，color='green' 和标签，即子部分 ... 阅读更多

要在 matplotlib 中添加额外的刻度，我们可以采取以下步骤 - 使用 numpy 创建 x 和 y 点。在图上绘制 x 和 y 点，其中 x 刻度可以是曲线上从 1 到 10（100 个数据点）。要添加额外的刻度，请使用 xticks() 方法并将刻度范围从 1 到 10 增加到 1 到 20。要显示图形，请使用 show() 方法。示例导入 numpy 为 np 从 matplotlib 导入 pyplot 为 plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(1, 10, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.xticks(range(1, 20)) plt.show()输出阅读更多

要绘制多个 Seaborn jointplot，我们可以使用 jointplot() 方法。步骤向当前图形添加子图。创建一个带有某些键的字典。使用 Pandas 创建一个数据帧。使用 jointplot() 方法制作一个 jointplot。要绘制曲线，请使用 plot() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例从 matplotlib 导入 pyplot 为 plt 导入 pandas 为 pd 导入 seaborn 为 sns plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True plt.subplot() d = {    'y=1/x': [1 / i for i in range(1, 10)],    'y=x': [i for i in range(1, 10)],    'y=x^2': [i * i for i in range(1, 10)],    'y=x^3': [i ... 阅读更多

要在 matplotlib 中使标记面颜色透明而不使线条透明，我们可以采取以下步骤 - 使用 numpy 创建 x_data 和 y_data(sin(x_data))。使用 x_data 和 y_data 绘制曲线，并带有标记样式和标记大小。通过更改 alpha，我们可以使其从透明变为不透明。为了获得透明度的本质（保持 alhpa 值较小），我们可以创建网格线，以便透视。要显示图形，请使用 show() 方法。示例导入 numpy 为 np 从 matplotlib 导入 pyplot 为 plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x_data = np.linspace(1, 10, 100) y_data = np.sin(x_data) plt.plot(x_data, y_data, c='green', marker='o', alpha=.3, ms=10, ... 阅读更多

要将颜色图的子集提取为新的颜色图，我们可以采取以下步骤 - 创建一个形状为 10×10 的随机数组。向当前图形添加一个子图，其中 nrows=1，ncols=2 且索引=1。使用 get_cmap 初始化，以便散点图知道。使用 imshow() 方法和颜色图，将数据显示为图像，即在 2D 正则光栅上，使用 data 和 colormap（步骤 1 和 3）。向当前图形添加一个子图，其中 nrows=1，ncols=2 且索引=2。从现有颜色图中提取颜色图的子集（来自步骤 3）。使用 imshow() 方法和颜色图，将数据显示为图像，即在 2D 正则光栅上，... 阅读更多

要为 matplotlib 中的 imshow 定义离散颜色图，我们可以按照以下步骤操作 - 使用 numpy 创建数据。使用 get_cmap 初始化数据，以便散点图知道。使用 imshow() 方法和颜色图，将数据显示为图像，即在 2D 正则光栅上。使用 colorbar() 方法创建颜色条。要显示图形，请使用 show() 方法。示例导入 numpy 为 np 从 matplotlib 导入 pyplot 为 plt 导入 matplotlib plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.rand(10, 10) cmap = matplotlib.cm.get_cmap('Paired_r', 10) plt.imshow(data, cmap=cmap) plt.colorbar() plt.show()输出阅读更多

要在 matplotlib 中强制执行轴范围，我们可以采取以下步骤 - 分别使用 xlim 和 ylim 方法设置 x 和 y 限制。使用 numpy 为曲线创建 x 和 y 点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y。要显示图形，请使用 show() 方法。示例导入 matplotlib.pyplot 为 plt 导入 datetime 导入 numpy 为 np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.array([datetime.datetime(2021, 1, 1, i, 0) for i in range(24)]) y = np.random.randint(100, size=x.shape) plt.plot(x, y) plt.show()输出

在本教程中，我们将编写一个程序来查找二叉树对角线遍历中的第 k 个节点。让我们看看解决问题的步骤。使用一些示例数据初始化二叉树。初始化数字 k。使用数据结构队列对二叉树进行对角线遍历。在每个节点上递减 k 的值。当 k 变为 0 时返回节点。如果没有这样的节点，则返回 -1。示例让我们看看代码。实时演示#include 使用命名空间 std；结构节点 {    int data；    Node *left，*right；}；Node* getNewNode(int data) {    Node* node = (Node*)malloc(sizeof(Node))；    node->data = ... 阅读更多

在本教程中，我们将编写一个程序来查找线段并集的长度。给定线段的起点和终点，我们需要找到线段并集的长度。我们将使用的算法称为 Klee 算法。让我们看看解决问题的步骤。用所有线段的坐标初始化数组。用两倍于 segments 数组大小的向量初始化一个名为 points 的向量。迭代 segments 数组。在索引 i * 2 处填充 points 数组的值，第一个点 ... 阅读更多