要在 Matplotlib 中在第一个 X 轴下方添加第二个 X 轴，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 gca() 方法获取当前轴 (ax1)。创建一个共享 Y 轴的双轴 (ax2)。在轴上设置 X 轴刻度。在轴 1 和轴 2 上设置 X 轴标签。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True ax1 = plt.gca() ax2 = ax1.twiny() ax2.set_xticks([1, 2, 3, 4, 5]) ax1.set_xlabel("X 轴 1") ax2.set_xlabel("X 轴 2") plt.show()输出

要使用 Python 将方形图像像素化为 256 个大像素，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。打开并识别给定的图像文件。调整图像样本的大小。制作结果图像并调整其大小。保存结果图形。示例from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True img = Image.open("bird.png") imgSmall = img.resize((16, 16), resample=Image.BILINEAR) result = imgSmall.resize(img.size, Image.NEAREST) result.save('result.png')输入图像输出图像

要使用 Python 在 Mac 上最大化 plt.show()，我们可以使用 full_screen_toggle()。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。向当前图形添加子图。使用输入列表制作饼图。获取当前图形的图形管理器。使用 full_screen_toggle() 创建一个全屏弹出窗口。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True plt.subplot(1, 1, 1) plt.pie([1, 2, 3]) mng = plt.get_current_fig_manager() mng.full_screen_toggle() plt.show()输出

要动画化 Seaborn 热图或相关矩阵，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一个现有的图形。创建一个维度元组。制作一个 Seaborn 热图。为第一个热图创建一个 init() 方法。使用 FuncAnimation() 类通过重复调用一个函数 animate 来制作动画，该函数将创建一个随机数据集并创建一个热图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import animation plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True ... 阅读更多

要在 Matplotlib 的 3D 散点图中关闭透明度，我们可以使用 depthshade 对散点标记进行阴影处理，以呈现深度的外观。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一个现有的图形。将 ax 添加到图形中作为子图排列的一部分。使用 numpy 创建随机数据点 x、y 和 z。使用 scatter 方法在 3D 轴上绘制 x、y 和 z 数据点，depthshade=False。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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] ... 阅读更多

要在 Python 中的 Matplotlib 上绘制外边缘的轮廓，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 linewidth 设置为 10 和 5 绘制 x 和 y 数据点，以获得可见的轮廓边缘。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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(-10, 10, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, lw=10, color='red') plt.plot(x, y, lw=5, color='yellow') plt.show()输出阅读更多

要将两个现有的 matplotlib 图合并到一个图中，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。使用 numpy 创建 x、y1 和 y2 数据点。使用 plot() 方法绘制 (x, y1) 和 (x, y2) 点。获取当前轴的 xy 数据点。使用 argsort() 返回将数组排序的索引。追加每个图的 x 和 y 数据点。在第二个索引子图上绘制 X 和 Y 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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] ... 阅读更多

让我们举个例子看看 imshow() 如何处理具有 M×N×4 输入的 alpha 通道。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。返回一个具有给定形状和类型的新的数组，填充为 1。处理 alpha 通道。将数据显示为图像，即在 2D 正则光栅上。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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True d = np.ones((100, 100, 4), dtype=np.uint8)*255 d[:, :, 1] = np.linspace(0, 255, num=100) plt.imshow(d) plt.show()输出阅读更多

要将 Matplotlib 矩形边缘设置为指定宽度的外部，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一个现有的图形。将 ax 添加到图形中作为子图排列的一部分。初始化一个变量 line_width 以将矩形设置为指定宽度的外部。使用变量 xy、w 和 h 表示矩形的中心、宽度和高度。获取一个矩形实例，其中包含 xy 锚点及其高度和宽度。获取偏移转换框实例。添加一个艺术家补丁 r（步骤 5）。获取 OffsetBox 的容器 ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中向曲线添加光标，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 和 s 数据点。创建一个图形和一组子图。获取光标类实例，以更新绘图上的光标点。在 mouse_event 中，获取鼠标当前位置的 x 和 y 数据。获取 x 和 y 数据点的索引。设置 x 和 y 位置。设置文本位置并重绘 agg 缓冲区和鼠标事件。使用 plot() 方法绘制 t 和 s 数据点。设置一些轴 ... 阅读更多