要在 Matplotlib/Seaborn 图表中为特定单元格添加自定义边框，步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个包含一些列的数据框。将矩阵数据集绘制为层次聚类的热图。获取热图轴作为子图排列。要为 Matplotlib 中的特定单元格添加自定义边框，我们可以初始化一个变量 border_color。使用自定义边框颜色，在热图轴上添加一个矩形补丁。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({"col1": [1, 4, 2, ... 阅读更多

要在图例中仅显示文本标签，我们可以在参数中使用带 handlelength=0、handletextpad=0 和 fancybox=0 的 legend 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 创建随机的 x 和 y 数据点。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点，并在图例中使用标签“Zig-Zag”。使用 legend() 方法放置绘图的标签，并在参数中使用 handlelength=0、handletextpad=0 和 fancybox=0。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"] = ... 阅读更多

要在 matplotlib 中为最小值、最大值、平均值和标准差创建箱线图，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 5×5 维度的随机数据集。从数据中找到最小值、最大值、平均值和标准差。使用步骤 3、最小值、最大值、平均值和标准差数据创建 Pandas 数据框。从数据框列创建箱线图。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 data = np.random.randn(5, 5) min = data.min(0) max = data.max(0) avg = data.mean(0) std = data.std(0) df = ... 阅读更多

要使用 matplotlib 将散点添加到箱线图中，我们可以使用 boxplot() 方法并枚举 Pandas 数据框以获取 x 和 y 数据点以绘制散点。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 DataFrame 类创建带键 Box1 和 Box2 的数据框。从数据框创建箱线图。使用数据（步骤 1）查找散点图的 x 和 y。要显示图形，请使用 show() 方法。示例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 data = ... 阅读更多

要在直方图中将标签放置在中心，我们可以计算每个补丁的中点并使用 xticks() 方法相应地放置刻度标签。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建随机标准样本数据 x。初始化一个用于存储 bin 数量的变量。使用 hist() 方法创建直方图。计算每个补丁中心的刻度列表。创建一个刻度标签列表。使用 xticks() 方法放置 x 刻度和标签。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"] = ... 阅读更多

要显示共享轴时的刻度标签，我们只需使用带 sharey 参数的 subplot() 方法即可。默认情况下，y 刻度标签应该是可见的。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 subplot() 方法向当前图形添加子图，其中 nrows=1、ncols=2 且轴 ax1 的索引为 1。在轴 1 上绘制一条线。使用 subplot() 方法向当前图形添加子图，其中 nrows=1、ncols=2 且轴 ax2 的索引为 2。在轴 2 上绘制一条线。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"] ... 阅读更多

要从 matplotlib 中的图表中提取数据，我们可以使用 get_xdata() 和 get_ydata() 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 y 数据点。使用 color=red 和 linewidth=5 绘制 y 数据点。打印一条用于数据提取的语句。使用 get_xdata() 和 get_ydata() 方法从图表（步骤 3）中提取数据。打印 x 和 y 数据（步骤 5）。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 y = np.array([1, 3, 2, 5, 2, 3, 1]) curve, = plt.plot(y, c='red', lw=5) print("Extracting ... 阅读更多

要使用 matplotlib 绘制复数，我们可以使用复数创建数据集。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建随机复数。使用 subplots() 方法创建图形和一组子图。使用 scatter() 方法绘制散点。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 data = np.random.rand(10) + 1j*np.random.rand(10) fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(data.real, data.imag, c=data.real, cmap="RdYlBu_r") plt.show()输出阅读更多

要使用 Pandas 和 Matplotlib 绘制多个线形图，我们可以执行以下步骤-设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 Pandas DataFrame 类创建 2D 潜在异构表格数据，其中列为 x、y 和方程。获取按给定索引（如 x、方程和 y）组织的重塑数据框。使用 plot() 方法绘制线条。要显示图形，请使用 show() 方法。示例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([    ["y=x^3", 0, 0],    ["y=x^3", 1, 1], ... 阅读更多

假设，我们得到一棵二叉树，并被要求找出树中所有节点的最近公共祖先。二叉树中的最近公共祖先是指节点 x1、x2、x3、……、xn 的最低节点。某个特定节点也可以是其自身的祖先。我们必须找到该节点并将其作为输出返回。输入是树的根节点以及我们必须找到其祖先的节点列表。因此，如果输入类似于，并且节点列表... 阅读更多