要绘制 Python 中的数组，我们可以执行以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建两个数组 x 和 y。使用 title() 方法设置曲线的标题。使用红色绘制 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"] = True x = np.array([5, 4, 1, 4, 5]) y = np.sort(x) plt.title("线形图") plt.plot(x, y, color="red") plt.show()输出

要在 Python3 中使用 NetworkX 创建曲线边缘，我们可以使用 connectionstyle="arc3, rad=0.4"。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。初始化一个带有边、名称和图形属性的图。向创建的图中添加节点。从一个节点到另一个节点添加边。使用 Matplotlib 绘制图 G，connectionstyle="arc3, rad=0.4"。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pylab as plt import networkx as nx plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True G = nx.DiGraph() pos = nx.spring_layout(G) G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4]) G.add_edges_from([(1, 2), (2, 4), (2, 3), (4, 1)]) nx.draw(G, with_labels=True, connectionstyle="arc3, rad=0.4") plt.show()输出阅读更多

要创建 Matplotlib 中的发散堆叠条形图，我们可以执行以下步骤：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 以获取索引数。获取 menMeans、womenMeans、menStd 和 womenStd 元组。初始化条形宽度。创建图形和一组子图。要获取发散条形图，我们可以将带正值和负值的数据放在一起以制作发散条形图。在轴上添加一条水平线。设置 Ylabel、标题、刻度、刻度标签和图例。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, ... 阅读更多

要使用 Matplotlib 绘制 PySpark SQL 结果，我们可以执行以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。获取作为 Spark 功能主要入口点的实例。获取与存储在 Hive 中的数据集成的 Spark SQL 变体的实例。将记录列表作为元组。分发本地 Python 集合以形成 RDD。将记录列表映射为 DB 架构。获取架构实例以在“my_table”中进行条目。将记录插入表中。读取 SQL 查询，检索记录。将提取的记录转换为... 阅读更多

要在 Python 中脚本运行时操作图形，我们可以执行以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。获取当前轴 ax 并显示当前图形。在最终绘图之前，使用 plt.pause() 方法操作脚本。使用 plot() 方法绘制线条。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 fig = plt.figure() ax = fig.gca() fig.show() for i in range(20):   ... 阅读更多

要使用 Matplotlib 在 Pandas 中绘制日期的核密度图，我们可以执行以下步骤：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。格式化 Pandas 日期列。按名称绘制 Pandas 日期作为核密度估计类。使用 set_xticklabels() 方法设置 xtick 标签。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True dates = pd.date_range('2010-01-01', periods=31, freq='D') df = pd.DataFrame(np.random.choice(dates, 100), columns=['dates']) df['ordinal'] = [x.toordinal() for x in df.dates] ... 阅读更多

要获取 Matplotlib 中轴上单个单位的长度，我们可以执行以下步骤：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 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。将“~.axes.Axes”添加到图形作为子图排列的一部分。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。要获取单个单位长度，请使用 transData 转换。打印水平和垂直长度。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] ... 阅读更多

要使用 python 的 Matplotlib 重新绘制图像，我们可以执行以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建新图形或激活现有图形。使用 gca() 方法获取当前轴。显示当前图形。在 20 的范围内迭代并重新绘制图形。使用 plot() 方法绘制随机数据点。在图形上重新绘制并暂停一段时间。关闭图形窗口。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 fig = plt.figure() ax = fig.gca() fig.show() for i in range(20): ... 阅读更多

要为 Matplotlib 中圆形/补丁的交集着色，我们可以执行以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建 a 和 b 点。从两个点 a 和 b 获取左右和中间区域。使用 gca() 方法获取当前轴添加具有不同颜色和部分的补丁。设置 X 和 Y 轴比例。将纵横比设置为相等。关闭轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import shapely.geometry as sg import matplotlib.pyplot as plt import descartes plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True a = sg.Point(-.5, 0).buffer(1.) b = sg.Point(0.5, ... 阅读更多

要更改 Pandas DataFrame 图表的 DPI，我们可以使用 rcParams 设置每英寸点数。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。在 .rcParams["figure.dpi"] = 120 中设置 DPI 值创建 Pandas 数据帧以绘制图表。绘制数据帧。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 plt.rcParams["figure.dpi"] = 120 data = pd.DataFrame({"column1": [4, 6, 7, 1, 8]}) data.plot() plt.show()输出