要使用 matplotlib.pyplot.savefig() 保存图像，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。要保存图形，请使用 savefig() 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 x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100) plt.plot(x, np.sin(x) * x, c='red') plt.savefig("myimage.png")输出当我们执行代码时，它将以下图像保存为项目目录中的“myimage.png”。阅读更多

要根据数据框列名称为 Seaborn 箱线图着色，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。使用 Pandas 创建一个包含两列 col1 和 col2 的数据框。使用水平方向创建一个箱线图。获取框艺术家。迭代框并设置框的面颜色。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(       [[2, 4],       [7, 2]       ], columns=['col1', 'col2']) ... 阅读更多

要使用 matplotlib 绘制圆角线端，我们可以使用 solid_capstyle='round'。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 x 和 y 数据点。创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点，并在方法参数中使用 solid_capstyle。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 x = np.random.randn(5) y = np.random.randn(5) fig, ax = plt. subplots() ln, = ax.plot(x, y, lw=10, solid_capstyle='round', color='red') plt.show()输出阅读更多

要显示 Matplotlib 中 X 轴上的日期和时间，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。创建日期和 y 值列表。获取当前轴。设置主要日期格式化程序和定位器。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 值。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from datetime import datetime as dt from matplotlib import pyplot as plt, dates as mdates plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True dates = ["01/02/2020", "01/03/2020", "01/04/2020"] x_values = [dt.strptime(d, "%m/%d/%Y").date() for d in dates] y_values = [1, 2, 3] ax ... 阅读更多

要绘制 95% 置信区间误差条 Python Pandas 数据框，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。获取二维、大小可变、可能异构的表格数据的 Dataframe 实例。创建一个包含两列 category 和 number 的数据框。查找 category 和 number 的均值和标准差。使用附加的误差条绘制 y 相对于 x 的线和/或标记。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame() df['category'] = np.random.choice(np.arange(10), 1000, replace=True) df['number'] = ... 阅读更多

要从字典创建同一图形上的多个箱线图，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。创建一个包含两列的字典 dict。创建一个图形和一组子图。创建一个箱须图设置使用 set_xticklabels() 方法设置 x 轴刻度标签要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = {'col1': [3, 5, 2, 9, 1], 'col2': [2, 6, 1, 3, 4]} fig, ax = plt.subplots() ax.boxplot(data.values()) ax.set_xticklabels(data.keys()) plt.show()输出阅读更多

要编辑 Seaborn 箱线图中须线、异常值、帽等属性，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 Pandas 创建一个数据框。从 DataFrame 列创建箱线图。获取箱线图的异常值、框、中位数和须线数据。打印所有上述数据。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import seaborn as sns import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(dict(age=[23, 45, 21, 15, 12])) _, bp = pd.DataFrame.boxplot(df, return_type='both') outliers = [flier.get_ydata() for flier ... 阅读更多

要使用 Matplotlib 在饼图中绘制 Pandas 数据框，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。创建二维、大小可变、可能异构的表格数据的 Dataframe。使用 pie() 方法绘制具有活动索引的数据框要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({'activities': ['sleep', 'exercise', 'work', 'study'],                                     'hours': [8, 1, 9, 6]}) df.set_index('activities').plot.pie(y='hours', legend=False,                                     autopct='%1.1f%%') plt.show()输出

要强制 matplotlib 将 X 轴上的值显示为整数，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。创建两个数据点列表 x 和 y。使用 plot() 方法绘制 x 和 y。为 X 轴上的仅整数刻度创建一个新列表。使用 math.floor() 和 math.ceil() 删除小数并仅在列表中包含整数。设置 x 和 y 标签。设置图形的标题。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import math from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True y ... 阅读更多

为了绘制 Pandas 数据框的特定行，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。它应该是一个二维的、大小可变的、可能是异构的表格数据。绘制 Pandas 数据框的行。使用 iloc() 函数切片 df 并打印特定的行。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 5), columns=list('abcde')) df.iloc[0:6].plot(y='e') print(df.iloc[0:6]) # plt.show()输出我们在 ... 阅读更多