要关闭 matplotlib 坐标轴的刻度线和标记，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。- 使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。- 使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。- 获取当前绘图的坐标轴。- 使用 set_tick_params() 隐藏 X 和 Y 轴标签标记。- 使用 set_xticks() 和 set_yticks() 隐藏 X 和 Y 轴刻度标记。- 要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np 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 ... 阅读更多

要在 matplotlib 中从 .CSV 文件创建多条线图，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。- 创建一个列列表以从 .CSV 文件中提取数据。确保名称与 .CSV 文件中使用的列名匹配。- 从 .CSV 文件读取数据。- 使用 df.plot() 方法绘制线条。- 要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd 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 # 创建一个列列表 ... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制两个不同长度的数组，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 y1、x1、y2 和 x2 数据点，并使用不同的数组长度。- 使用 plot() 方法绘制 x1、y1 和 x2、y2 数据点。- 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 y1 = (np.random.random(100) - 0.5).cumsum() y2 = y1.reshape(-1, 10).mean(axis=1) x1 = np.linspace(0, 1, 100) x2 = np.linspace(0, 1, 10) plt.plot(x1, y1) plt.plot(x2, y2) ... 阅读更多

要在 matplotlib 中沿 X 轴移动图形，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 x 和 y 数据点。- 绘制原始曲线的 x 和 y 数据点。- 绘制移动后的图形，范围为 (1, 1+len(y))，并使用 y 数据点。- 在图形上放置图例。- 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 # x 和 y 数据点 x = np.linspace(-5, 5, ... 阅读更多

要使用 imshow() 绘图设置 xticks 和 yticks，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。- 获取当前坐标轴。- 创建一个随机数据集。- 将数据显示为图像，即在二维规则光栅上。- 使用 set_xticks() 和 set_yticks() 方法设置 x 和 y 刻度。- 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 ax = plt.gca() data = np.random.rand(6, 6) ax.imshow(data) # 设置 xticks 和 yticks ax.set_xticks([1, 2, 3, 4, 5]) ax.set_yticks([1, 2, 3, 4, 5]) ... 阅读更多

要删除使用 subplot 和 imshow() 时出现的白色边框，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。- 使用 numpy 创建随机数据点。- 获取数据的大小。- 设置图形尺寸（以英寸为单位）。- 获取包含大部分图形元素的坐标轴实例。- 关闭坐标轴。- 向图形添加坐标轴。- 将数据显示为图像，即在二维规则光栅上。- 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 data = np.random.randint(0, 50, (50, 50)) sizes ... 阅读更多

要在 matplotlib 图形顶部显示刻度标签，我们可以使用 set_tick_params() 方法并将 labeltop 设置为 True。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。在图形顶部显示刻度标签。使用 set_tick_parama() 并将 labeltop 设置为 True。隐藏图形底部轴的刻度标签。使用 set_tick_parama() 并将 labeltop 设置为 False。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 # 创建子图 fig, ax = plt.subplots(1, 1) # 显示 ... 阅读更多

要将 matplotlib 对象通过函数传递；作为 Axis、Axes 或 figure，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。- 在 plot() 方法中，在 axes ax 上绘制 x 和 y 数据点。- 在 profile() 方法中，创建图形和一组子图。迭代 axes 并将其传递给 plot() 方法以绘制图形。- 使用 3 行 4 列调用 profile() 方法。- 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 def plot(ax, ... 阅读更多

要使用 Pandas 数据框中的列标记气泡图/散点图，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。- 创建一个数据框 df，用于存储二维、大小可变、可能异构的表格数据。- 使用 df 创建散点图。- 使用文本注释每个数据点。- 要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd 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 # 创建一个数据框 df = pd.DataFrame( dict( x=[1, 3, 2, ... 阅读更多

如果 X 轴是 Pandas 的日期时间索引，要绘制多色线，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 d、y 和 s 数据点。- 创建图形和一组子图。- 使用 numpy 获取 xval、p 和 s 数据点。- 使用热色图和 s 数据点获取线集合实例。- 设置主轴和次轴定位器，并设置轴格式化程序。- 使用数据限制自动缩放视图限制。- 要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt, dates as mdates, collections as ... 阅读更多