要使用 Matplotlib、子图和 ArtistAnimation 制作动画，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。创建一个图形和一组子图。创建一个用户定义的函数 Init 来绘制一个清晰的框架。使用 FuncAnimation 通过重复调用函数 *func* 来制作动画。定义一个动画函数来更新 FuncArtist 类中的数据点。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() xdata, ydata = [], [] ln, ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中减小颜色条的宽度，我们可以在 colorbar() 方法中使用 shrink。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建随机数据。将数据显示为图像，即在 2D 正则光栅上，使用 data。为 ScalarMappable 实例 im 创建颜色条。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 data = np.random.rand(5, 5) im = plt.imshow(data, cmap="YlOrBr") plt.colorbar(im, shrink=0.50) plt.show()输出

要在 Matplotlib 中制作循环箭头，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。要在 matplotlib 中制作循环箭头，我们可以使用 make_loop() 方法。使用中心、半径、theta1、theta2 和宽度创建一个楔形实例。要将箭头放在循环顶部，请使用 PathCollection。将补丁集合添加到当前轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt, patches, collections plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True def make_loop(center, radius, theta1=-30, theta2=180):    rwidth = 0.02    ring = patches.Wedge(center, radius, theta1, ... 阅读更多

要绘制角谱，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。获取随机种子值。初始化 dt 用于采样间隔并找到采样频率。为 t 创建随机数据点。要生成噪声，请使用 numpy 获取 nse、r、cnse 和 s。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。设置绘图的标题。绘制角谱。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 np.random.seed(0) dt = 0.01 # 采样间隔 Fs ... 阅读更多

要更改 Matplotlib 绘图的日期时间刻度标签频率，我们可以创建一个数据框并在某个日期范围内绘制它们步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。要制作潜在的异构表格数据，请使用 Pandas 数据框。使用 plot() 方法绘制数据框。设置 X 轴主定位器，即刻度。设置 X 轴主格式化程序，即刻度标签。使用 autofmt_xdate()。日期刻度标签经常重叠，因此旋转它们并右对齐它们很有用。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, ... 阅读更多

要在 Matplotlib 饼图中添加图例，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。创建标签、颜色和大小列表。使用 pie() 方法获取具有颜色和大小的补丁和文本。在绘图上放置一个带有补丁和标签的图例。通过更改轴限制来设置相等缩放（即使圆形成为圆形）。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 labels = ['Walk', 'Talk', 'Sleep', 'Work'] sizes = [23, 45, 12, 20] colors = ['red', 'blue', ... 阅读更多

要在一个图形中制作超过 10 个子图，我们可以使用带有某些行和列的 subplots() 方法。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。初始化行数和列数。使用 rows☓cols 子图创建一个图形和一组子图。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 rows = 4 cols = 3 fig, axes = plt.subplots(nrows=rows, ncols=cols) plt.show()输出

要在 Seaborn 中使用 hue 参数绘制联合图，我们可以采取以下步骤：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 数据点。使用一些曲线数据创建一个字典。为表格数据创建一个数据框。使用 jointplot() 方法制作联合图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(0, 1, 5) d = {       'y=sin(x)': np.sin(x),       'y=cos(x)': np.cos(x), ... 阅读更多

要更改 Matplotlib 中所有文本的默认字体颜色，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。使用 rcParams['text.color']，我们可以获取默认文本颜色。更新 rcParams 字典后，我们可以更新文本颜色和标签颜色设置绘图的标题和标签。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 print("默认文本颜色为：", plt.rcParams['text.color']) plt.rcParams.update({'text.color': "red",                      'axes.labelcolor': "green"}) plt.title("标题") plt.xlabel("X 轴") plt.show()输出阅读更多

要使用 Python 和 Matplotlib 对线条末端进行注释，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 rows，以获取数据行数。获取一个以矩形表格数据形式存在的 Pandas 数据框。计算数据框的累积和 (cumsum)。使用 plot() 方法绘制数据框。迭代线条和名称以对线条末端进行注释。使用 annotate() 方法，并传入列名、xy 坐标、线条颜色、大小等。在图形上放置图例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd import numpy as np import ... 阅读更多