要使用 Python 绘制具有 alpha 和 beta 参数的伽马分布，我们可以使用 gamma.pdf() 函数。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，并使用给定 RV 的 x 的 gamma.pdf() 函数创建 y。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。使用 legend() 方法放置绘图的图例元素。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import numpy as np import scipy.stats as stats from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(0, 10, 10) y = stats.gamma.pdf(x, a=5, scale=0.333) plt.plot(x, ... 阅读更多

要更改 matplotlib 中科学记数法的字体大小，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。制作 x 和 y 值列表。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。要更改科学记数法的字体大小，我们可以使用名为 style="sci" 的类。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 x = [10000, 20000, 300000, 34, 1, 10000] y = [1, 2, 0, 4, 1, 5] plt.plot(x, y, color='red') plt.ticklabel_format(axis="x", style="sci", scilimits=(0, ... 阅读更多

要使用 Pandas 绘制带有阴影的条形图，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 Pandas 创建一个包含两列的数据框。将轴添加到当前图形作为子图排列的一部分。使用名为 kind="bars" 的类创建一个绘图。制作阴影列表。使用 bars.patches 获取条形图补丁。迭代条形图补丁并设置每个补丁的阴影。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 2), columns=['a', ... 阅读更多

要绘制曲面图/3D 图，我们需要二维数据点，而不是一维数据框。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 add_subplot() 方法将“~.axes.Axes”添加到图形作为子图排列的一部分。为样本数初始化变量“n”。使用 numpy 创建 x、y 和 z 数据点。使用 plot_surface() 方法制作曲面 3d 图。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 = ... 阅读更多

要为 Seaborn regplot 中的点和线显示不同的颜色，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 Pandas 创建一个包含关键 X 轴和 Y 轴的数据框。使用回归模型绘制数值自变量。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(5) for i in range(10)], "Y-Axis": [np.random.randint(5) for i in range(10)]}) sns.regplot(x='X-Axis', y='Y-Axis', data=df, scatter_kws={"color": "red"}, line_kws={"color": "green"}) plt.show()输出阅读更多

要使用 Python 渲染 3D 直方图，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 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。将轴添加到当前图形作为子图排列的一部分。使用 numpy 创建 x3、y3 和 z3 数据点。使用 numpy 创建 dx、dy 和 dz 数据点。使用 bar3d() 方法绘制 3D 条形图。要隐藏轴，请使用名为 axis('off') 的类。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 ... 阅读更多

要向同一坐标轴上的多个绘图的 matplotlib 箱线图添加图例，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。使用 numpy 创建随机数据 a 和 b。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。将轴添加到当前图形作为子图排列的一部分。使用具有不同 facecolors 的 boxplot() 方法制作箱线图。要放置图例，请使用具有两个箱线图 bp1 和 bp2 以及图例元素的有序标签的 legend() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import matplotlib.pyplot as plt ... 阅读更多

要使用 matplotlib 在 X 轴上针对特定日期绘制数据，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。创建一个日期列表，并将它们转换为 datetime 格式作为 x。创建一个 y 数据点列表。设置主要刻度的格式化程序。设置主要刻度的定位器。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：from datetime import datetime from matplotlib import pyplot as plt, dates as mdates plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True dates = ["01/02/2021", "01/03/2021", "01/04/2021", ... 阅读更多

要在 matplotlib 中为绘图绘制平均线，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 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。找到数组 x 的平均值。使用 plot() 方法绘制 x 和 y_avg 数据点。在图形上放置一个图例。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 x ... 阅读更多

要从 Seaborn 热力图中删除 X 或 Y 标签，我们可以使用 yticklabel=False。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 Pandas 创建一个包含 5 列的数据框。使用 heatmap() 方法将矩形数据绘制为颜色编码矩阵，其中 yticklabels=False。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 from matplotlib import 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, yticklabels=False) plt.show()输出阅读更多