要使用 Seaborn 或 Plotly 绘制时间序列图，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 Pandas 数据框 df，以保存日期时间序列“time”和另一个变量数据“speed”。使用数据“time”和“speed”制作 Seaborn 线形图。将刻度参数旋转 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

毛毯图用于可视化数据的分布。它是单个变量数据的图，显示为沿轴的标记。要在 Matplotlib 中制作毛毯图，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。使用 numpy 创建 x 数据点。使用高斯核添加核密度估计的表示，kde1 和 kde2。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。将“ax1”作为子图安排的一部分添加到图形中。使用 marker_size=20 制作毛毯图。绘制 x_eval、kde1(x_eval) 和 kde2(x_eval) 数据 ... 阅读更多

要在 Python Matplotlib 中在曲线下方填充彩虹色，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。创建一个用户定义的方法 plot_rainbow_under_curve()，该方法可以包含 7 种彩虹色列表，并使用 numpy 创建一组数据点“x”。在 0 到 7 的范围内迭代并绘制曲线并填充该曲线之间的区域。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True def plot_rainbow_under_curve(): rainbow_colors = ['violet', 'indigo', ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中在绘图内绘制轴线，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。创建新图形或激活现有图形。使用 numpy 创建 x 数据点。将“ax”作为子图安排的一部分添加到图形中。使用 plot() 方法绘制 x 和 x**x 数据点。将左侧和底部位置设置为 0，而右侧和顶部脊柱的颜色为无。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 fig = ... 阅读更多

要使用 Matplotlib 在 Python 中为子图设置相同的比例，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。创建新图形或激活现有图形。将“ax1”作为子图安排的一部分添加到图形中，nrows=2、ncols=1 和索引=1。将另一个轴“ax2”作为子图安排的一部分添加到图形中，nrows=2、ncols=1 和索引=2，并共享 X 轴（为子图设置相同的比例）。创建“t”数据点以在轴 ax1 和 ax2 上绘制正弦和余弦曲线。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import ... 阅读更多

要根据条件从 Matplotlib 饼图中删除标签，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。创建二维、大小可变、可能异构的表格数据的 Pandas 数据框。使用 pie() 方法绘制饼图，并有条件地删除标签，以便如果百分比值大于 25，则仅保留标签，否则删除它们。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 ... 阅读更多

要在 Python 中从包含元组元素的列表中创建频率直方图，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。创建一个元组列表 data。在迭代数据后，创建频率和索引列表。使用 bar() 方法创建条形图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = [("a", 1), ("c", 3), ("d", 4), ("b", 2), ("e", 7), ("f", 3), ('g', 2)] ind = [] fre = [] for item in data: ... 阅读更多

要旋转简单的 matplotlib 轴，我们可以采取以下步骤 - 导入所需的包 -import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.transforms import Affine2D import mpl_toolkits.axisartist.floating_axes as floating_axes 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建新图形或激活现有图形。创建一个轴极值元组。添加一个可变的二维仿射变换“t”。就地向此变换添加旋转（以度为单位）。添加从源（曲线）坐标到目标（直线）坐标的变换。使用 GridHelperCurveLinear() 实例向当前图形添加一个浮动轴“h”。将“ax”作为子图安排的一部分添加到 ... 阅读更多

要将 3D 子图添加到 matplotlib 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、y 和 z 数据点。创建新图形或激活现有图形。将“ax”作为子图安排的一部分添加到图形中，projection='3d'。使用 plot() 方法绘制 x、y 和 z 数据点。要显示图形，请使用 .show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np # 设置图形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 创建 x、y 和 ... 阅读更多

要从 DataFrame 中删除一列，请使用 del()。您还可以使用 pop() 方法删除。只需使用方括号删除它。在括号中提及要删除的列，就是这样，例如 -del dataFrame['ColumnName'] 导入具有别名的所需库 -import pandas as pd 创建 Pandas DataFrame -dataFrame = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'], "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } ) 现在，从 DataFrame 中删除列“Car” -del ... 阅读更多