为了在 Pyplot 中标注最大值，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。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。创建一个 x 和 y 数据点的列表。使用 numpy 绘制 x 和 y 数据点。在 Y 数组中找到最大值以及数组中对应于该最大元素的位置用局部最大值注释该点。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"] = True fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) x ... 阅读更多

为了在 Python Matplotlib 中添加第三级刻度，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。使用 plot() 方法绘制 t 和 s。创建一个共享 Y 轴的双轴。在轴一上使用 plot() 方法绘制 t 和 s。设置 X 轴刻度位置。创建主刻度、次刻度和第三级刻度值 (thirds)。使用 majors、minors 和第三级刻度值 (thirds) 设置主刻度和次刻度定位器使用 tick_params() 设置刻度长度。绘制一条灰色水平线。要显示... 阅读更多

为了用 Matplotlib 绘制磁滞阈值，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。加载一些希腊硬币，来自庞贝的希腊硬币。使用 sobel 滤波器查找图像的高、低和边缘。对“图像”应用磁滞阈值。使用 imshow() 方法将数据显示为图像，即在二维规则光栅上。设置原始图像和具有磁滞阈值的图像的标题。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt from skimage import data, filters plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] ... 阅读更多

为了制作 semilogx 和 semilogy 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。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。散点图和绘制 x 和 y 数据点。制作一个在 X 轴上具有对数缩放的图。制作一个在 Y 轴上具有对数缩放的图。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 x = [10, 100, 1000, 10000, 100000] y = [2, 4, 8, 16, 32] fig = plt.figure() plt.scatter(x, y) plt.plot(x, y) ... 阅读更多

为了以编程方式停止 Jupyter notebook 中特定图形的交互，我们可以使用 plt.off() 在此之后停止任何交互。按顺序执行以下命令 - %matplotlib autoimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]plt.rcParams["figure.autolayout"] = True创建一个图形和一组子图。在轴上绘制线条（来自步骤 5）。关闭交互。要显示图形，请使用 show() 方法。示例In [1]: %matplotlib auto Using matplotlib backend: Qt5Agg In [2]: import matplotlib.pyplot as plt In [3]: plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]    ...: plt.rcParams["figure.autolayout"] = True In [4]: fig, ax = plt.subplots() In [5]: ax.plot([2, 4, 7, 5, 4, 1]) ... 阅读更多

为了在 Matplotlib 中动画化 3D plot_surface，我们可以采取以下步骤- 初始化网格数 (N)、每秒调用函数的频率 (fps) 和帧数 (frn) 的变量。为曲线创建 x、y 和 z 数组。使用 lambda 函数创建一个 z 数组的函数。为了将函数传递到动画类，创建一个用户定义的函数，该函数删除以前的绘图并使用 x、y 和 z 数组绘制曲面。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。使用 subplots() 方法添加子图排列。使用 set_zlim() 方法设置 Z 轴限制。调用动画类以动画化曲面图。要... 阅读更多

为了将多个 matplotlib 轴子图组合成一个图形，我们可以使用带有 nrow=2 的 subplots() 方法。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。创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制 x、y1 和 y2 数据点。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) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) fig, axes = plt.subplots(nrows=2) line1, = axes[0].plot(x, y1, color='red') line2, ... 阅读更多

为了使 xkcd 字体生效，我们可以使用 plt.xkcd() 来打开素描风格的绘图模式。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 plt.xkcd() 打开素描风格的绘图模式。创建一个新的图形或激活一个现有的图形。将轴作为子图排列的一部分添加到图形中。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。在图上放置文本和标题。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x ... 阅读更多

为了在 Python 中使颜色条方向水平，我们可以在参数中使用 orientation="horizontal"。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建随机的 x、y 和 z 数据点。创建一个图形和一组子图。使用 scatter() 方法绘制 x、y 和 z 数据点。为 ScalarMappable 实例创建一个具有水平方向的颜色条。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 x, y, z = np.random.rand(3, 50) f, ax = plt.subplots() points = ax.scatter(x, y, c=z, s=50, ... 阅读更多

在 Python 中的绘图中显示点的坐标，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。创建 x 和 y 数据点的列表。用红色和星形标记绘制 x 和 y 数据点设置一些轴属性。迭代 x 和 y 以在绘图上显示坐标。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = [3, 1, 2, 5] y = [5, 2, 4, 7] plt.plot(x, y, 'r*') plt.axis([0, 6, 0, 20]) for i, j in zip(x, y):    plt.text(i, ... 阅读更多