要调整 Y 轴的刻度频率，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，用于样本数据点的数量。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。初始化一个变量 freq_y 来调整 yticks 的频率。使用 yticks() 方法设置 yticks。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 N = 10 x = np.random.randint(low=0, high=N, size=N) y = np.random.randint(low=0, high=N, ... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制 3D 补丁集合，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。获取当前的轴并将投影设置为 3d。迭代 ["x", "y", "z"] 列表，并使用 pathpatch_2d_to_3d() 方法设置圆形补丁以将 PathPatch 转换为 PathPatch3D 对象。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Circle import mpl_toolkits.mplot3d.art3d as art3d plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = fig.gca(projection='3d') for i in ["x", ... 阅读更多

要在 Seaborn 分布图中填充曲线下方区域，我们可以使用 distplot() 和 fill_between() 方法。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。绘制观测值的单变量分布。要填充曲线下方区域，请使用 fill_between() 方法。设置或检索自动缩放边距，x=0 和 y=0。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import seaborn as sns import scipy.stats as stats import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = [2.0, 7.5, 9.0, 8.5] ax = sns.distplot(x, fit_kws={"color": "red"}, kde=False, fit=stats.gamma, hist=None, label="label 1") l1 = ... 阅读更多

要调整 X 轴的刻度频率，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，用于样本数据点的数量。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。初始化一个变量 freq_x 来调整 xticks 的频率。使用 xticks() 方法设置 xticks。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 N = 10 x = np.random.randint(low=0, high=N, size=N) y = np.random.randint(low=0, high=N, ... 阅读更多

要使用 matplotlib 保存散点图动画，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，steps、nodes、positions 和 solutions。将 positions 和 solutions 值追加到列表中。创建一个图形和一组子图。初始化一个标记大小的变量。配置网格线。通过重复调用函数 *animate* 来制作动画，以清除轴、添加新的轴子图并在轴上绘制散点。将动画散点图保存为 .gif 文件。示例import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, ... 阅读更多

要使用 matplotlib 绘制具有最小平滑度的线（多边形链），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 以获取数据点的数量。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 pchip() 方法获取一维单调三次插值。使用 numpy 绘制 (x, interp(x)) 和 (x, y) 数据点。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from scipy.interpolate import pchip import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True N = 50 x = np.linspace(-10, 10, N) y = np.sin(x) ... 阅读更多

要检查点是否在椭圆内，速度快于 contains_point 方法，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。设置纵横比，相等。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。初始化椭圆的中心、高度、宽度和角度。获取一个无标度的椭圆。向 axes' patches 添加一个 '~.Patch'；返回补丁。如果点位于椭圆内，则将其颜色更改为“红色”，否则为“绿色”。使用 scatter() 方法绘制 x 和 y 数据点，带颜色。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as ... 阅读更多

要更改 matplotlib 中单个 X 轴刻度标签的颜色，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。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。将一个 '~.axes.Axes' 添加到图形中作为子图排列的一部分。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。要设置 matplotlib 中 X 轴刻度标签的颜色，我们可以使用 tick_params() 方法，其中 axis='x' 和 color='red'。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"] ... 阅读更多

要适当地绘制从 MLPCIassifier 获取的损失值 (loss_curve_)，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 params，一个字典列表。创建一个标签和绘图参数列表。创建一个图形和一组子图，其中 nrows=2 和 ncols=加载并返回鸢尾花数据集（分类）。从数据集中获取 x_digits 和 y_digits。获取自定义的 data_set，元组列表。迭代 zipped、axes、data_sets 和标题名称列表。在 plot_on_dataset() 方法中；设置当前轴的标题。获取多层感知器分类器实例。获取 mlps，即一个列表 ... 阅读更多

要使用 Font Awesome 符号作为标记，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。创建一个符号列表；必须绘制。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 figure() 方法创建一个新的图形或激活一个现有的图形。迭代符号并在绘制线时使用它。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 symbols = [u'\u2B21', u'\u263A', u'\u29C6', u'\u2B14', u'\u2B1A', u'\u25A6', u'\u229E', u'\u22A0', u'\u22A1', u'\u20DF'] x = np.arange(10) ... 阅读更多