要移除 Seaborn 热力图上的坐标轴刻度标记，我们可以采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建具有 4×4 维度的随机数据点。将矩形数据绘制为颜色编码矩阵。使用 tick_params() 更改刻度和刻度标签的外观。使用 left=False 和 bottom=False 来移除刻度标记。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例 import numpy as np import seaborn as sns 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) ax = sns.heatmap(data, vmax=1) ax.tick_params(left=False, bottom=False) ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中为曲线创建逻辑阴影区域，我们可以采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建 t、s1 和 s2 数据点。创建一个图形和一组子图。绘制 t 和 s1 数据点；在轴上添加一条水平线。创建一个跨越 *yrange* 的水平条形集合，并使用一系列 xranges。将 '~.Collection' 添加到 axes 的集合中；返回集合。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.collections as collections plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True ... 阅读更多

要使用 Python 将 3D 绘图保存到 PDF 中，我们可以采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个新的图形或激活现有的图形。将 'ax' 添加到图形中作为子图排列的一部分。使用 numpy 创建 u、v、x、y 和 z 数据点。绘制 3D 线框图。设置绘图标题。使用 savefig() 方法保存当前图形。示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') u, v = np.mgrid[0:2 * np.pi:30j, ... 阅读更多

要在计数图的条形顶部显示计数值，我们可以采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个只有一个列的 Pandas 数据框。计数图可以被认为是跨分类变量（而不是定量变量）的直方图。迭代计数图返回的轴，并在条形的顶部显示计数值。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True ... 阅读更多

要控制 Matplotlib 中条形块的边框，我们可以采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个高度列表和一个用于标签的元组。使用带有 edgecolor 参数的 bar() 方法来控制条形块的颜色。这里我们使用了 edgecolor='green'。设置 X 轴的刻度和标签。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 height = [3, 12, 5, 18, 45] labels = ('P1', 'P2', 'P3', 'P4', ... 阅读更多

要增加 Seaborn 线的线宽，我们可以采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个二维、大小可变、潜在异构表格数据的 DataFrame，df。使用参数中的 linewidth 值创建一个 Seaborn 线图。这里我们设置了 linewidth=7。将刻度参数（即标签）旋转 45 度。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例 import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(     dict(     ... 阅读更多

使用 Matplotlib 在同一个图上绘制两个不同间隔的时间序列，我们可以采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建 x1、y1 和 x2 和 y2 数据点。创建一个图形和一组子图。绘制包含日期的数据，使用 (x1, y1) 和 (x2, y2) 数据点。设置 X 轴刻度标签的主要格式化程序。使用 tick_params() 方法将 x 轴刻度标签旋转 45 度。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.dates import date2num, DateFormatter import datetime as dt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中将条形图的值更改为百分比，我们可以采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个频率列表。创建一个新的图形或激活现有的图形。使用 bar() 方法创建一个条形图。迭代条形图并查找每个块的高度，并使用 annotate() 方法以百分比显示值。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 frequencies = [7, 8, 5, 3, 6] plt.figure() p1 = ... 阅读更多

要提高 streamplot Matplotlib 中颜色图/线宽的质量，我们可以采取以下步骤：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。创建 x 和 y 数据点，然后使用 np.meshgrid() 从坐标向量返回坐标矩阵。使用 x 和 y 数据点查找 X 和 Y。使用 x、y、X 和 Y 数据点创建 streamplot。可以使用方法中的 linewidth 参数增加线宽。这里我们使用了 linewidth=5。为 ScalarMappable 实例 *stream.lines* 创建一个颜色条。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例 import numpy ... 阅读更多

为了调整matplotlib/seaborn子图在多图布局中的间距，我们可以采取以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建图形和一组子图。调整子图布局参数。为所有子图创建Seaborn的箱线图。要显示图形，请使用Show()方法。示例：导入seaborn库以及matplotlib的pyplot模块 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, axes = plt.subplots(2, 2) # 调整子图布局参数 fig.subplots_adjust(hspace=0.125, wspace=0.125) # 为所有子图创建Seaborn箱线图 sns.boxplot(ax=axes[0, 0]) sns.boxplot(ax=axes[0, 1]) sns.boxplot(ax=axes[1, 0]) sns.boxplot(ax=axes[1, ... 阅读更多