要在 matplotlib 中为单个图形设置本地 rcParams 或 rcParams，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。初始化一个变量 N 来存储样本数据数量。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。返回一个用于临时更改 rcParams 的上下文管理器。在当前图形中添加一个子图，索引为 1。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。在当前图形中添加一个子图，索引为 2。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd import ... 阅读更多

要在 Pandas 或 Matplotlib 中在一个图形中绘制多个箱线图，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。创建一个包含两列的 Pandas 数据框。使用 plot() 方法绘制数据框，kind='boxplot'。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 data = pd.DataFrame({"Box1": np.random.rand(10), "Box2": np.random.rand(10)}) # 绘制数据框 ax = data[['Box1', 'Box2']].plot(kind='box', title='boxplot') # 显示 ... 阅读更多

要在 Python 中绘制多元函数，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 创建随机的 x、y 和 z 数据点。创建一个图形和一组子图。使用 x、y 和 z 数据点创建散点图。为 ScalarMappable 实例 s 创建一个颜色条。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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True def func(x, y):    return 3 * x + 4 * y - 2 + np.random.randn(30) x, y ... 阅读更多

要在 Python 中制作多边形雷达（蜘蛛）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。创建一个包含运动和值列的 Pandas 数据框。创建一个新图形或激活一个现有图形。将“ax”作为子图排列的一部分添加到图形中。根据数据框值获取 theta 值。获取数据框的值列表。使用 theta 和值数据点制作条形图。填充多边形之间的区域。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ... 阅读更多

要在 matplotlib 中使用 scatter() 在 3D 散点图中添加图例，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。初始化一个变量 N 来存储样本数据数量。创建 x 和 y 数据点；创建 z1 和 z2 数据点列表。在当前图形中添加一个子图，projection='3d'。使用 plot() 方法绘制 x、y 和 z1 数据点，在 2d 轴上使用标记 *。使用 plot() 方法绘制 x、y 和 z2 数据点，在 2d 轴上使用标记 o。在图形上放置图例。要显示图形 ... 阅读更多

要在不使用过滤器或插值的情况下从数据框中删除 NaN 值，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。创建一个数组以制作 Pandas 数据框。具有轴标签（包括时间序列）的一维 ndarray。绘制插值、“索引”、“值” - 使用索引的实际数值。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 # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # Numpy 数组 data = np.array([1., 1.2, 0.89, np.NAN,   ... 阅读更多

要在 matplotlib 直方图中为不同的条形指定不同的颜色，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。创建一个图形和一组子图。使用 100 个样本数据的随机数据绘制直方图。在箱数范围内迭代，并为每个条形设置随机面颜色。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random import string # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 图形和一组子图 fig, ax = ... 阅读更多

要在 matplotlib 中仅使用阴影填充区域（无背景颜色），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。初始化一个变量 n 来存储样本数据数量。创建一个图形和一组子图。绘制 x 和 y 数据点。使用圆形阴影、edgecolor="blue" 填充 x 和 y 之间的区域。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 样本数据数量 n = 256 ... 阅读更多

要在 matplotlib 中将线条颜色设置为橙色并指定线条标记，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。使用属性 color='orange' 和 marker='*' 绘制 x 和 y 数据点。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 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 = np.sin(x) # 使用颜色绘制数据点 ... 阅读更多

为了在使用 Python 绘制箱线图时处理 NaN 值，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。初始化一个变量 N 用于数据样本和范围。接下来创建随机分布、中心数据、异常值的高低、获取连接的数据和过滤后的数据。使用 boxplot() 方法创建箱线图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 数据样本 N = 10 # 随机分布 ... 阅读更多