为了避免 matplotlib 中错误条的重叠，我们可以采取以下步骤：步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个名称列表。获取 y1 和 y2 的数据点，以及误差 ye1、ye2。创建一个图形和一组子图。创建一个可变的二维仿射变换 trans1 和 trans2。使用附加的误差条绘制 y 与 x 的线和/或标记。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.transforms import Affine2D plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = ['Jack', 'James', 'Tom', 'Garry'] y1, ... 阅读更多

要从 Pylab 生成的图片中移除 Y 轴，我们可以获取绘图的当前轴并使用 set_visible(False) 方法。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 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。获取当前图形的当前轴。将 Y 轴的可见性设置为 False。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import pylab # 设置图形大小 pylab.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] pylab.rcParams["figure.autolayout"] = True # 随机数据点 x = np.random.rand(10) y = np.random.rand(10) ... 阅读更多

要刷新 matplotlib 中所有当前图形，请使用 close('all') 方法。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个标题为“第一个图形”的图形。创建一个标题为“第二个图形”的图形。要关闭所有图形，请使用 close('all')。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 plt.figure("First Figure") plt.figure("Second Figure") # plt.close('all') plt.show()输出请注意，我们已注释以下行：−plt.close('all') 因此，它将显示两个图形：取消注释行 plt.close('all') 并再次运行代码。它将刷新所有当前图形。阅读更多

要使用 seaborn 创建具有连接点的多个系列散点图，我们可以采取以下步骤：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 Pandas 数据框，用于存储二维、大小可变、可能异构的表格数据。用于绘制条件关系的多图网格。将绘图函数应用于数据的每个面的子集。绘制散点图和具有 x 和 y 数据点的数据点。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({"x": [4, ... 阅读更多

要创建具有相等面积的 bin 的 matplotlib 直方图，我们可以采取以下步骤：步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建随机数据点。使用 equal_area 方法绘制直方图，该方法使补丁的面积相等。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 equal_area(x, nbin):    pow = 0.5    dx = np.diff(np.sort(x))    tmp = np.cumsum(dx ** pow)    tmp = np.pad(tmp, (1, 0), 'constant')    return np.interp(np.linspace(0, tmp.max(), ... 阅读更多

要组合 seaborn 中的两个热图，我们可以采取以下步骤：步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建两个 Pandas 数据框。创建一个图形和一组子图 ax1 和 ax2。在 ax1 和 ax2 上将矩形数据绘制为颜色编码矩阵。将刻度和刻度标签（如果存在）移动到轴的右侧。将子图之间的填充宽度保持在最小，作为平均轴宽度的分数。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns plt.rcParams["figure.figsize"] ... 阅读更多

要在 Python 类中创建按列分层的箱线图，我们可以采取以下步骤：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 Pandas 数据框，用于存储二维、大小可变、可能异构的表格数据。计算一组数据的直方图。创建一个按列分层的箱线图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # Pandas 数据框 df = pd.DataFrame({"column1": [4, 6, 7, 1, 8], "column2": [1, 5, 7, ... 阅读更多

要绘制按日期聚合的 pandas 数据框，我们可以采取以下步骤：步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个数据框 df，用于存储二维、大小可变、可能异构的表格数据。获取按日期聚合的 pandas 数据框的值。使用 kind="bar" 绘制 df（步骤 3）。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, dates # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 创建一个数据框 df = pd.DataFrame(dict(data=list(pd.date_range("2021-01-01", periods=10)), value=np.linspace(1, 10, 10))) df = df.groupby('data').agg(['sum']).reset_index() ... 阅读更多

为了使折线图中线条的颜色随数据索引而变化，我们可以采取以下步骤：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。获取较小的限制 dydx。使用 numpy 获取点和线段数据点。创建一个图形和一组子图。创建一个类，当被调用时，将数据线性归一化到某个范围。从 numpy 数组 *A* 设置图像数组。设置集合的线宽(s)。设置轴 1 的颜色条。从颜色列表（即 r、g 和 b）生成颜色图对象。重复... 阅读更多

要使用 matplotlib 的 LaTeX 格式化程序格式化浮点数，我们可以采取以下步骤 -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 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。填充曲线之间的区域。使用 LaTeX 表示法设置图形的标题。要显示图形，请使用 show() 方法。示例导入 numpy as np 从 matplotlib 导入 pyplot as plt # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # x 和 y 数据点 x = np.linspace(-5, 5, 100) y = x**3/3 ... 阅读更多