要更改 seaborn 线性回归联合图中的线条颜色，我们可以在 jointplot() 方法中使用 joint_kws。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 数据点以创建 Pandas 数据框。在参数中使用带有 joint_kws 的 jointplot() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import seaborn as sns import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True X = np.random.randn(1000, ) Y = 0.2 * np.random.randn(1000) + 0.5 df = pd.DataFrame(dict(x=X, y=Y)) g = sns.jointplot(x="x", y="y", ... 阅读更多

要使用每月数据控制 matplotlib 中条形的宽度，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 创建日期、x 和 y 列表。使用每月数据绘制带有 x 和 y 数据点的条形图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import datetime from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = [datetime.datetime(2021, 1, 1, 0, 0),    datetime.datetime(2021, 2, 1, 0, 0),    datetime.datetime(2021, 3, 1, 0, 0),    ] y = ... 阅读更多

要制作动画正弦曲线，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。创建新图形或激活现有图形。向当前图形添加一个轴并将其设为当前轴。使用空列表绘制一条线。要初始化该线，请传递空列表。要动画显示正弦曲线，请更新正弦曲线值并返回线实例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import animation plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax ... 阅读更多

要绘制具有多个图例条目的直方图，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 numpy 创建随机数据使用 hist() 方法绘制直方图。创建一个颜色列表以对每个补丁的面着色。迭代补丁并设置每个补丁的面颜色。创建用于放置图例的句柄列表。对多个图例条目使用 legend() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.patches import Rectangle plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.rayleigh(size=1000) * ... 阅读更多

要绘制透视和正射投影图，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。在 ax1 轴上将投影类型设置为 'perspective'。设置图的标题。将 '~.axes.Axes' 添加到图形作为子图排列的一部分。在 ax2 轴上将投影类型设置为 'orthographic'。设置图的标题。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 fig ... 阅读更多

要创建带有阈值线的 Matplotlib 条形图，我们必须使用 axhline() 方法。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。初始化一个变量，threshold。为条形值创建列表。根据阈值获取低于和高于条形的值。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。使用 x、a_threshold 和 b_threshold 值绘制条形图。使用 axhline() 方法在轴上添加一条水平线。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 threshold = 10 values = np.array([8.0, 10.0, ... 阅读更多

要从 http 链接绘制远程图像，我们可以使用 io.imread() 方法读取链接并采取以下步骤 - 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。从 http 链接加载图像使用 imshow() 方法将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上。关闭轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from skimage import io import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True f = "http://matplotlib.sourceforge.net/_static/logo2.png" a = io.imread(f) plt.imshow(a) plt.axis('off') plt.show()输出阅读更多

要向 Matplotlib 中的绘图中添加文本，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。使用一些文本属性放置文本。使用 plot() 方法绘制 x 和 y。关闭轴。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(-5, 5, 100) y = x ** 3 plt.text(0, 100, '$y=x^3$', fontsize=22, bbox=dict(facecolor='red', alpha=0.5)) plt.plot(x, y, c='g') plt.axis('off') plt.show()输出阅读更多

要在 Python 中的频谱图上放置 X 轴网格，我们可以使用 grid() 方法并采取以下步骤 - 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建 t、s1、s2、nse、x、NEFT 和 Fs 数据点。使用 nrows=2 的 subplots() 方法创建新图形或激活现有图形。使用 plot() 方法绘制 t 和 x 数据点。在当前线样式中布置网格。设置 X 轴边距。使用 specgram() 方法绘制频谱图。在当前线样式中布置网格，并使用点线样式和其他一些属性。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot ... 阅读更多

为了在使用 Matplotlib 绘制 3D 图形时隐藏坐标轴但保留坐标轴标签，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一个已有的图形。将一个'~.axes.Axes'作为子图的一部分添加到图形中。使用 numpy 创建 x、y、z、dx、dy 和 dz 数据点使用 bar3d() 方法绘制 3D 条形图。为了隐藏坐标轴，初始化一个与坐标轴颜色相同的颜色元组。将 x、y 和 z 坐标轴平面颜色属性设置为与颜色元组相同。将 x、y 和 z 坐标轴线颜色属性设置为… 阅读更多