要在 matplotlib 中创建不带附加绘图的色条，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。调整子图布局参数。原位归一化四元数。返回四元数的范数。获取具有基本色条和水平方向的色条实例 (cb)。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 创建图形和一组子图 fig, ax = plt.subplots() # 调整 ... 阅读更多

要使用 matplotlib 将单个带标签的刻度添加到 X 轴，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。在单个点处设置 xticks。设置单个刻度点的刻度标签。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 创建 x 和 y 数据点 x = np.linspace(-5, 5, 50) y = np.sin(x) # 绘制 ... 阅读更多

要在 matplotlib 图形上循环遍历颜色和线型，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。设置当前的 rcParams，包括颜色和线型。使用 plot() 方法绘制数据点。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt from cycler import cycler # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 设置带有颜色或线型的 rcParams plt.rc('axes', prop_cycle=(cycler('color', ['r', 'g', 'b', 'y']) + cycler('linestyle', [':', '-.', '-', '--']))) # 绘制数据点 plt.plot([0, 5, 2, ... 阅读更多

为了更好地光栅化绘图而不模糊 matplotlib 中的标签，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。轴 0 – 使用 alpha 和 rasterized=False 填充曲线之间的区域。向轴添加文本。轴 1 – 使用 alpha 和 rasterized=True 填充曲线之间的区域。向轴添加文本。轴 2 和 3 – 分别使用 alpha 和 rasterized=True 和 False 填充曲线之间的区域。向轴添加文本。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as ... 阅读更多

要获取 matplotlib 3d 中选定对象的属性，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。创建一个新图形或激活现有图形。将“ax”作为子图排列的一部分添加到图形中。绘制随机数据点的散点图。将函数 *pick_event_method* 绑定到事件 *pick_event*。打印事件的 x、y 和 z 坐标。要显示图形，请使用 Show() 方法。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') ... 阅读更多

要在 matplotlib 中使用一些数学方程绘制平面，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 x 和 y，找到平面的方程 (eq)。创建一个新图形或激活现有图形。获取当前轴，projection='3d'。使用 x、y 和 eq 数据点创建曲面图。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(-10, 10, 100) y = np.linspace(-10, 10, 100) ... 阅读更多

要从 matplotlib 中的元组列表绘制 3D 曲面，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。创建一个元组列表。从元组列表中获取 x、y 和 z 数据点。从坐标向量返回坐标矩阵。获取曲面图的 h 数据点。创建一个新图形或激活现有图形。获取图形的当前轴，3d。创建一个曲面图。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"] ... 阅读更多

要在 python matplotlib 中为列表绘制条形图，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。创建一个数据点列表。使用数据制作条形图。要显示图形，请使用 Show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 数据点列表 data = [0, 1, 3, 2, 1, 5, 2, 1, 4, 2, 4, 0] # 使用数据点绘制条形图 plt.bar(data, data) # 显示绘图 plt.show() 输出它将产生以下输出：

为了在设置轴限制时保留填充，我们可以避免使用紧凑布局，即 plt.rcParams["figure.autolayout"] = False。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。设置 x 和 y 轴限制。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(-10, 10, 100) y = np.sin(x) ** 2 plt.plot(x, y) plt.xlim([0, max(x)+0.125]) plt.ylim([0, max(y)+0.125]) plt.show() 输出它将产生以下输出：

要在 matplotlib 图表的左下角显示 (0, 0)，我们可以使用 xlim() 和 ylim() 方法。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。为 x 和 y 创建数据点列表。绘制 x 和 y 数据点。设置 x 和 y 轴比例。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.array([0, 1, 3, 2, 1, 5]) y = np.array([0, 2, 4, 4, 3, 3]) plt.plot(x, y) plt.xlim([0, max(x)+0.5]) plt.ylim([0, max(y)+0.5]) plt.show() 输出它将产生… 阅读更多