找到关于 Python 的10786 篇文章

Matplotlib 颜色条背景和标签位置

Rishikesh Kumar Rishi
更新于 2021年6月15日 11:57:11

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要设置颜色条背景和标签位置,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 创建随机数据。绘制等值线。使用标量映射实例创建颜色条。设置颜色条的刻度标签,包括背景和标签位置。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 data = np.linspace(0, 10, num=16).reshape(4, 4) cf = plt.contourf(data, levels=(0, 2.5, 5, 7.5, 10)) cb = plt.colorbar(cf) cb.set_ticklabels([1, 2, 3, 4, 5]) plt.show()输出

如何在 Matplotlib 中绘制真/假或激活/停用数据?

Rishikesh Kumar Rishi
更新于 2021年6月15日 12:07:58

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要在 Matplotlib 中绘制真/假或激活/停用数据,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 创建包含 True 或 False 的数据。使用 figure() 方法创建一个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 imshow() 方法将数据显示为图像,即在二维规则光栅上。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 data = np.random.random((20, 20)) > 0.5 fig = ... 阅读更多

如何在使用 Matplotlib 的 Pandas 数据序列上绘制任意标记?

Rishikesh Kumar Rishi
更新于 2021年6月15日 11:46:37

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要在 Pandas 数据序列上绘制任意标记,我们可以使用带有标记的 pyplot.plot()。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个带有轴标签(包括时间序列)的 Pandas 数据序列。使用 plot() 方法(linestyle="dotted")绘制序列索引。使用 tick_params() 方法旋转重叠的标签。要显示图形,请使用 show() 方法。示例import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True ts = pd.Series(np.random.randn(10), index=pd.date_range('2021-04-10', periods=10)) plt.plot(ts.index, ts, '*', ls='dotted', color='red') plt.tick_params(rotation=45) plt.show()输出阅读更多

如何在 Matplotlib 中更改 X 轴和 Y 轴的范围?

Rishikesh Kumar Rishi
更新于 2023年9月2日 10:31:28

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要更改 X 轴和 Y 轴的范围,我们可以使用 xlim() 和 ylim() 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 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。设置 X 轴和 Y 轴限制。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.linspace(-15, 15, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.xlim(-10, 10) plt.ylim(-1, 1) plt.show()输出

如何在 Matplotlib 中查看所有可用的颜色图?

Rishikesh Kumar Rishi
更新于 2021年6月15日 12:06:49

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要在 Matplotlib 中查看所有可用的颜色图,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。创建一个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。创建一个在现有轴上分割的轴。使用 numpy 创建随机数据。将数据显示为图像,即在二维规则光栅上。为 ScalarMappable 实例 im 创建一个颜色条。设置当前图形的标题。使用 matplotlib 中所有可用的颜色图来动画化图像。通过重复调用函数来制作动画。要显示图形,... 阅读更多

什么是 Python 中的堆排序?

pawandeep
更新于 2021年6月11日 12:52:39

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堆排序是一种基于二叉堆数据结构的排序技术。为了进行堆排序,您需要熟悉二叉树和二叉堆。什么是完全二叉树?完全二叉树是一种树形数据结构,其中除了最后一层之外的所有层都完全填充。最后一层必须从左侧填充。什么是二叉堆?二叉堆是二叉树的一种特例。二叉堆有两种类型:最大堆 - 每层上的父节点都大于其子节点。最小堆 - ... 阅读更多

Python 最快的实现是什么?

pawandeep
更新于 2021年6月11日 12:51:50

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Python 有许多活跃的实现。我们将讨论其不同的实现,并了解哪个是速度最快的实现。Python 的不同实现:IronPython – 这是在 .NET 框架上运行的 Python 实现。此实现是用 C# 编写的。它使用 .net 虚拟机运行。IronPython 可以使用 python 库和 .net 框架库。Jython – Jython 是在 Java 平台上运行的 Python 实现。Jython 使用 java 类和库。jython 代码编译成 java 字节码,并在 Java 虚拟机上运行。PyPy – 这是 Python 的实现... 阅读更多

什么是 Python 单元测试?

pawandeep
更新于 2021年6月11日 12:51:30

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什么是单元测试?单元测试是一种软件测试,其中测试系统的每个单独组件。单元测试对于开发人员来说是一种重要的实践。它确保软件的每个组件都能按预期正常运行。单元测试主要由开发人员在软件开发的编码阶段进行。单元测试使修复问题变得容易,因为开发人员会知道系统的哪个特定组件存在问题,并且开发人员可以修复该特定单元。Python 单元测试Python 具有一个名为 unittest 的内置包,它可以... 阅读更多

如何在 Python 中读取 JSON 文件

pawandeep
更新于 2023年8月23日 03:50:38

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什么是 JSON 文件?JSON 代表 JavaScript 对象表示法。它通常用于在 Web 应用程序中传输数据(例如,将数据从服务器发送到客户端以在网页上显示)。JSON 文件示例示例 1:{    "fruit": "Apple",    "size": "Large",    "color": "Red" }示例 2:{    'name': 'Karan',    'languages': ['English', 'French'] }JSON 文件将具有 .json 扩展名在 Python 中读取 JSON 文件Python 具有一个名为 json 的内置包,可用于处理 JSON 数据和读取 JSON 文件。json 模块有很多函数,其中 load() 和 loads() 是... 阅读更多

什么是 Python 中的插入排序?

pawandeep
更新于 2021年6月11日 12:50:08

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插入排序是一种简单的数组排序方法。在这种技术中,数组被虚拟地分成已排序和未排序的部分。从未排序部分中选择一个元素,并将其放置到已排序部分的正确位置。从 1 到 n 遍历数组元素。如果位置 i 处的数组元素大于其前驱,则不需要移动它。如果位置 i 处的数组元素小于其前驱,则需要将其向左移动,直到找到小于它的前驱,或者到达最左边的... 阅读更多

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