为了在 Seaborn 热力图中创建单元格边框，我们可以在 heatmap() 方法中使用 linewidths 和 linecolor 值。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个具有 5 列的 Pandas 数据框。使用 heatmap() 方法将矩形数据绘制为颜色编码矩阵。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(np.random.random((5, 5)), columns=["col1", "col2", "col3", "col4", "col5"]) sns.heatmap(df, linewidths=4, linecolor='green') plt.show()输出阅读更多

要创建一个从绿色到红色的 Python 热力图，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。为不同的颜色创建一个字典。使用 LinearSegmentedColormap 从线性映射段创建颜色图。创建一个图形和一组子图。创建具有 5×5 维度的随机数据。使用非规则矩形网格创建伪彩色图。为 ScalarMappable 实例 *mappable* 创建一个颜色条。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors as colors import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True cdict = {'red': ... 阅读更多

要获取 Matplotlib 图表中的所有条形，我们可以使用 bar() 方法并返回条形。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 subplots() 方法创建 x 和 y 数据点。制作条形图并将其存储在 bars 变量中。设置特定条形的 facecolor。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, ax = plt.subplots() x = np.arange(7) y = np.random.rand(7) bars = ax.bar(x, ... 阅读更多

要删除 Matplotlib 图形的边框而不删除轴刻度标签，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 y 数据点列表。使用 plot() 方法绘制 y 数据点。要删除左右顶部和底部脊柱，我们可以使用 set_visible() 方法。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 y = [0, 2, 1, 5, 1, 2, 0] plt.plot(y, color='red', lw=7) for pos in ['right', 'top', 'bottom', 'left']:    plt.gca().spines[pos].set_visible(False) plt.show()输出阅读更多

要获取 Matplotlib 中的反向累积直方图，我们可以在 hist() 方法中使用 cumulative = -1。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。绘制具有数据和 cumulative = -1 的直方图。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 = [1, 2, 2, 3, 1, 4, 3, 0, 1, 3, 0] plt.hist(data, edgecolor='black', align="mid", cumulative=-1) plt.show()输出

要使用更新函数在 Matplotlib 中动画化 NetworkX 图表，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 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。使用边、名称和图形属性初始化图形。使用 add_nodes_from() 方法向图形添加节点。使用 Matplotlib 绘制图形 G。使用 FuncAnimation() 类通过重复调用函数 animate 来制作动画。函数 animate 清除当前图形，生成两个随机数，并在它们之间绘制边。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：from matplotlib import pyplot as plt, ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中的不同子图中绘制 pcolor 颜色条，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。使用两行两列创建一个图形和一组子图。创建一个颜色图列表。迭代轴并使用非规则矩形网格创建伪彩色图。使用 pcolormesh 的相同轴制作颜色条。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 fig, axs = plt.subplots(2, 2) cm = ['plasma', 'copper'] for col ... 阅读更多

要为 Matplotlib 中的 z = f(x, y) 绘制平滑的二维彩色图，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。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 f(x, y) 获取 z 数据点。将数据显示为图像，即在二维规则光栅上，使用 z 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 def f(x, y):    return np.array([i * i + j * j for j in ... 阅读更多

要将两个 sympy 图表显示为一个 Matplotlib 图表，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。将字符串转换为 :class:'Symbol' 类的实例。将单个变量的函数绘制为曲线。使用 extend 方法将 plot2 (p2) 的所有序列添加到 plot1 (p1) 中。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：from sympy import symbols from sympy.plotting import plot from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = symbols('x') p1 = plot(x*x, show=False) p2 = plot(x, show=False) p1.extend(p2) p1.show()输出阅读更多

Tkinter 标签小部件用于在应用程序中显示文本和图像。我们还可以配置在 tkinter 应用程序中默认创建的 Label 小部件的属性。如果我们想删除在 tkinter 应用程序中定义的标签，则必须使用 destroy() 方法。示例：在这个示例中，我们将创建一个按钮，允许用户从窗口小部件中删除标签。# 导入所需的库 from tkinter import * from tkinter import ttk from PIL import Image, ImageTk # 创建 tkinter 框架或窗口的实例 win = ... 阅读更多