要在箱线图中显示平均值，可以在 boxplot() 方法的参数中使用 showmeans=True。步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建随机数据集。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。使用 add_subplot() 方法向当前图形添加一个轴作为子图排列。使用 boxplot() 方法制作箱线图。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, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.rand(100, 5) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) bp = ax.boxplot(data, 'd', showmeans=True) plt.show()输出阅读更多

要在散点图中基于颜色图对点进行着色，可以在 scatter() 方法中使用铜色颜色图。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 100 个随机数据点。使用 color=x 和 colormap=copper 绘制散点 x 和 y。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, cm plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) plt.scatter(x, y, c=x, cmap='copper') plt.show()输出

要在绘图中使用自定义 png 或 jpg（即图像）作为标记，可以执行以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个 paths 列表来存储图像的目录。创建一个点列表 (x 和 y)。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。要绘制图像而不是点，请迭代压缩的 x、y 和 paths。使用图像和 (x, y) 点实例化 AnnotationBbox()。在两个轴上都放置 xticks 和 yticks。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.offsetbox import OffsetImage, AnnotationBbox ... 阅读更多

要在 Matplotlib 中绘制 3D 连续线，可以执行以下步骤：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 x 和 y 数据点创建 z 数据点。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。添加一个轴作为具有 3D 投影的子图排列。使用 plot() 方法绘制 x、y 和 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 x = np.linspace(-4 * np.pi, 4 ... 阅读更多

要对 matplotlib 中的绘图进行动画处理，可以执行以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个形状为 10X10 的随机数据。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。使用 FuncAnimation() 类通过重复调用函数 *func* 来制作动画。要更新函数中的轮廓值，可以定义一个可在 FuncAnimation() 类中使用的 animate 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = ... 阅读更多

要使用 Seaborn jointplot 更改每个点的颜色和标记，可以执行以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。从联机存储库加载示例数据集（需要互联网）。使用 jointplot() 方法绘制小费数据。使用 cla() 方法清除当前轴。为每个点创建一个颜色和标记列表。使用 set_axis_labels() 方法设置轴标签。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True tips = sns.load_dataset("tips") g ... 阅读更多

要在 matplotlib 中在等比例图形的角上放置文本，可以执行以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。使用 numpy 创建 x 数据点。使用 plot() 方法在轴 ax1 上绘制 x。使用 plot() 方法在 ax2 上绘制 x 和 2*x。要将文本放在图形的角上，请对不同的轴使用 annotate() 方法。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 fig, axes = plt.subplots(2) x ... 阅读更多

要向条形图和扇形图添加纹理，可以执行以下步骤：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。将轴作为子图排列的一部分添加到图形中。创建一个 hatches 列表。条形图可以用一些 hatches 填充。创建与 hatches 数量相同的条形图。使用 bar() 方法绘制具有不同 hatch 的条形图。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 ... 阅读更多

要在 Python 的 matplotlib 中绘制 CDF，可以执行以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。为样本数据数量初始化变量 N。使用 numpy 创建随机数据。使用 data 和 bins=10 计算一组数据的直方图。查找概率分布函数 (PDF)。使用 PDF（步骤 5）计算 CDF。使用 plot() 方法绘制 CDF，标签为“CDF”。在绘图上放置图例。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 N = 500 ... 阅读更多

要调整 Matplotlib 中树状图的枝长，可以执行以下步骤：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。从多元正态分布中绘制随机样本 (a 和 b)。使用 concatenate() 方法沿现有轴连接一系列数组。执行层次/凝聚聚类。使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。将轴作为子图排列的一部分添加到图形中。使用 dendrogram() 方法将层次聚类绘制为树状图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：from matplotlib import pyplot as plt from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage import ... 阅读更多