几何管理器是 Tkinter 库中的一个特定功能。它为窗口中的所有 Tkinter 小部件提供结构。几何管理器用于格式化 Tkinter 应用程序窗口中小部件的布局和位置。要格式化任何小部件的外观，我们在几何管理器中拥有三种通用方法：Pack 几何管理器、Grid 几何管理器、Place 几何管理器。每个几何管理器都具有一些功能，这些功能为小部件提供不同的样式和布局。Pack 几何管理器是最常用的布局管理器，它允许访问添加填充、边距、填充等…… 阅读更多

在面向对象编程范例中，继承用于获取基类的属性并在派生类中使用它们。对于 Tkinter 应用程序，我们可以将基类（例如背景颜色、前景颜色、字体属性等）中定义的框架的所有属性继承到派生类或框架中。为了支持继承，我们必须定义一个类，其中包含框架的一些基本属性，例如高度、宽度、背景颜色、前景颜色、字体等。示例 # 导入 Tkinter 库 from tkinter import * # 创建 Tkinter 实例 ... 阅读更多

要在 Seaborn Implot 上添加标题，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。创建一个具有两列的 Pandas 数据框，X 轴和 Y 轴。使用 implot() 方法。使用 gca() 方法获取当前轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import pandas import matplotlib.pylab as plt import seaborn as sns import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pandas.DataFrame({"X-Axis": [np.random.randint(10) for i in range(10)], "Y-Axis": [i for i in range(10)]}) bar_plot = sns.lmplot(x='X-Axis', y='Y-Axis', data=df, height=3.5) ax = plt.gca() ax.set_title("随机数据 Implot") ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中绘制透明的 Poly3DCollection 绘图，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现有的图形。使用 projection=3d 将 '~.axes.Axes' 添加到图形作为子图排列的一部分。创建 x、y 和 z 数据点。创建一个顶点列表。将 x、y 和 z 数据点转换为元组的压缩列表。获取 Poly3d 实例的列表。使用 add_collection3d() 方法将 3D 集合对象添加到绘图中。关闭坐标轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt ... 阅读更多

要在虚拟环境中安装 Matplotlib，我们可以在终端中执行以下步骤：virtualenv source env/bin/activate pip install matplotlib pip freeze > requirements.txt cat requirements.txt (查看 Matplotlib 详情)

要绘制共享相同 Y 轴的两个水平条形图，我们可以在 subplot() 方法中使用 sharey=ax1，对于水平条形图，我们可以使用 barh() 方法。步骤 创建数据点的列表。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。使用 subplot() 方法将子图添加到当前图形，索引为 1。使用 barh() 方法在轴 1 上绘制水平条形图。使用 subplot() 方法将子图添加到当前图形，索引为 2。共享轴 1 的 Y 轴。在轴 2 上绘制水平条形图。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

要在 Matplotlib 中删除特定线条或曲线，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 plot() 方法绘制 line1 和 line2。弹出第二条线并将其删除。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt, image as mimg plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True line_1 = plt.plot([1, 2, 3]) line_2 = plt.plot([2, 4, 6]) line = line_2.pop(0) line.remove() plt.show()输出

要设置图像的色彩映射，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。将图像从文件读取到数组中。选择数据的一个通道。将数据显示为图像，即在具有“热”颜色映射的二维规则栅格上。关闭坐标轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt, image as mimg plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True img = mimg.imread('bird.jpg') lum_img = img[:, :, 0] plt.imshow(lum_img, cmap="hot") plt.axis('off') plt.show()输出阅读更多

要使用 matplotlib.pyplot、imshow() 和 savefig() 以全分辨率绘图，我们可以将 dpi 值保持在 600 到 1200 之间。步骤 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。在给定形状中设置随机值。将数据显示为图像，即在二维规则栅格上。保存具有 1200 dpi 的图形。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 data = np.random.rand(5, 5) plt.imshow(data, cmap="plasma") plt.savefig("myimage.eps", dpi=1200) plt.show()输出

伪彩色可以是有用的工具，可以增强对比度并更轻松地可视化数据。这在使用投影仪（因为它们的对比度通常非常差）制作数据演示文稿时尤其有用。伪彩色仅与单通道、灰度、亮度图像相关。我们目前有一张 RGB 图像。由于 R、G 和 B 都相似，我们可以只选择数据的一个通道——步骤 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。将图像从文件读取到数组中。选择我们数据的一个通道。将数据显示为图像，即在二维规则栅格上。关闭…… 阅读更多