要在 matplotlib 中找到两条曲线图之间的面积，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、c1 和 c2 数据点。使用 plot() 方法绘制 (x, c1) 和 (x, c2)。使用 fill_between() 方法以灰色填充两条曲线 c1 和 c2 之间的区域，并使用“|”进行阴影处理。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 x = np.linspace(0, 1, 100) c1 = x ** 2 c2 = x plt.plot(x, c1) plt.plot(x, c2) plt.fill_between(x, ... 阅读更多

要在 matplotlib 中创建 Parula 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。使用 numpy 创建颜色图数据。从颜色列表创建“LinearSegmentedColormap”。Viscum 是一个用于分析颜色图和创建新颜色图的小工具。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from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from viscm import viscm plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True cm_data = np.random.rand(4, 4) parula_map = LinearSegmentedColormap.from_list('parula', cm_data) viscm(parula_map) plt.imshow(np.linspace(0, 100, ... 阅读更多

要在 matplotlib 中设置绘图画布的大小，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。使用 figsize 7.50 和 3.50 设置图形大小。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。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(-2, 2, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.show()输出

要获取默认的 Seaborn 颜色调色板，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。返回定义调色板的颜色列表或连续颜色图。将调色板中的值绘制为水平数组。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True current_palette = sns.color_palette() sns.palplot(current_palette) plt.show()输出

要在同一注释方法中添加不同的字体大小，我们可以采取以下步骤：创建可以放置文本的 x 和 y 数据点列表。初始化一个变量“labels”，即一个字符串。创建一个字体大小列表。使用 subplots() 方法创建一个图形和一组子图。迭代上述列表并注释每个标签的文本并设置其字体大小。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 X = [0.1, .2, .3, .4, .5, .6, 0.8] Y = [0.1, 0.12, 0.13, 0.20, 0.23, 0.25, 0.27] labels = 'Welcome' ... 阅读更多

要使用 Keras 加载图像并显示图像，我们将使用 load_image() 方法加载图像并将要显示的图像的目标大小设置为目标大小。步骤使用 load_img() 方法加载图形。设置图像的目标大小。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from keras.preprocessing import image img = image.load_img('bird.jpg', target_size=(350, 750)) img.show()输出

要调整绘图边缘和 X 轴之间的间距，我们可以使用 tight_layout() 方法或设置当前图形的底部填充。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。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(-2, 2, 100) y = np.exp(x) plt.plot(x, y, c='red', lw=1) plt.show()输出阅读更多

要使用 matplotlib 在 X 轴下方添加脚注，我们可以使用 figtext() 和 text() 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 numpy 绘制 x 和 y 数据点。要放置脚注，请使用 figtext() 方法以及 x、y 位置和框属性。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(-2, 2, 100) y = np.exp(x) plt.plot(x, y) plt.figtext(0.5, 0.01, "footnote: $y=e^{x}$", ha="center", fontsize=18, bbox={"facecolor": "green", "alpha": 0.75, "pad": 5}) plt.show()输出阅读更多

要按名称绘制具有类的 yscale，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 y 数据点。使用 numpy 创建 x 数据点。在索引 1 处向当前图形添加子图。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。对于按名称的线性类，使用 yscale("linear") 方法。设置当前子图的标题。重复步骤 4 到 5，使用不同的索引、按名称的 yscale() 类和绘图标题。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] ... 阅读更多

要在 seaborn KDE 图中找到中位数，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。找到数据的中位数（步骤 2）。使用 kdeplot() 绘制阴影区域。使用 axvline() 方法绘制垂直线。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = np.random.randn(30) xmedian = np.median(data) k = sns.kdeplot(x=data, shade=True) plt.axvline(xmedian, c='red') plt.show()输出阅读更多