要从 D3.js 动画创建动画 GIF 文件，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。创建一个新图形或激活现有图形。向当前图形添加一个坐标轴并使其成为当前坐标轴。绘制一条带有空列表的线。要初始化该线，请传递空列表。要动画化正弦曲线，请更新正弦曲线值并返回线实例。使用 PillowWriter() 类获取电影写入器实例。使用 PillowWriter 保存 .gif 文件。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import animation plt.rcParams["figure.figsize"] ... 阅读更多

要将 matplotlib 图形转换为 PIL 图像对象，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。创建一个新图形或激活现有图形。使用 plot() 方法绘制列表。初始化内存缓冲区。保存缓冲图像。使用 PIL 图像获取图像对象。显示当前图像。关闭内存 I/O 缓冲区。示例import io from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True plt.figure() plt.plot([1, 2]) img_buf = io.BytesIO() plt.savefig(img_buf, format='png') im = Image.open(img_buf) im.show(title="My Image") img_buf.close()输出阅读更多

要在 matplotlib/netwokx 中绘制节点颜色图，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。返回循环连接节点的循环图 $C_n$。将节点定位在圆圈上。使用 Matplotlib 绘制图形 G。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True G = nx.cycle_graph(24) pos = nx.circular_layout(G) nx.draw(G, pos, node_color=range(24), node_size=800, cmap='copper') plt.show()输出

要使用 Matplotlib 动画更新 X 轴值，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。创建一个图形和一组子图。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot 方法在轴 (ax) 上绘制 x 和 y 数据点。通过重复调用设置 X 轴值（根据帧）的函数 animate 来制作动画。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pylab as plt import matplotlib.animation as animation import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() x ... 阅读更多

要设置两个 matplotlib imshow() 绘图以具有相同的颜色图比例，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。使用 Numpy 创建 d1 和 d2 矩阵。获取结果矩阵以获取最大值和最小值。对最小值和最大值使用 amin 和 amax 方法。创建一个新图形或激活现有图形。作为子图排列的一部分，向图形添加一个 '~.axes.Axes'，nrows=1，ncols=2，索引为 1。使用 imshow() 方法和 vmin 和 vmax 定义颜色图覆盖的数据范围。使用数据重复步骤 6 和 7。要显示……阅读更多

要在 matplotlib imshow() 中应用矩阵掩码，我们可以使用带有上下限的 np.ma.masked_where() 方法。步骤初始化两个变量 l 和 u 来掩盖输入矩阵。创建 5×5 维度的随机数据。掩盖输入矩阵，l 值的下限和 u 的上限。创建一个具有 nrows=1 和 ncols= 的图形和一组子图。将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上的轴 0 上。设置轴 0 的标题。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 ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中显示累积分布函数的对数图，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。初始化一个变量 N 用于样本数据数量。使用 numpy 创建数据 X2 和 F2。使用 plot() 方法绘制 X2 和 F2。使 x 和 y 缩放对数。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 N = 100 data = np.random.randn(N) X2 = np.sort(data) F2 = np.array(range(N))/float(N) plt.plot(X2, F2) plt.xscale('log') plt.yscale('log') plt.show()输出阅读更多

要使用 matplotlib 可视化标量 2D 数据，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。初始化一个变量 N 用于数据样本。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。从坐标向量获取坐标矩阵。使用 numpy 获取 z 数据点。使用非规则矩形网格创建伪彩色图。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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True n = 256 x = np.linspace(-3., 3., n) y = np.linspace(-3., 3., n) X, Y = np.meshgrid(x, ... 阅读更多

要在 matplotlib 中使用 pyplot.arrow 或 patches.Arrow()，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。初始化四个变量 x_tail、y_tail、x_head 和 y_head。创建一个图形和一组子图。获取一个花哨的箭头实例。使用 add_patch() 方法添加一个艺术家（步骤 4）。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt, patches as mpatches plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x_tail = 0.1 y_tail = 0.1 x_head = 0.9 y_head = 0.9 fig, ax = plt.subplots() arrow = mpatches.FancyArrowPatch((x_tail, y_tail), (x_head, y_head), mutation_scale=100, color='green') ... 阅读更多

要在Python中为matplotlib 2.0的'ax'对象添加黑色边框，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。将坐标轴边框颜色设置为黑色。将坐标轴线宽设置为2.50。初始化一个变量N，以获取样本数据数量。使用numpy创建x和y数据点。使用plot()方法绘制x和y数据点。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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True plt.rcParams["axes.edgecolor"] = "black" plt.rcParams["axes.linewidth"] = 2.50 N = 10 x = np.random.randint(low=0, high=N, size=N) y ... 阅读更多