要使用 matplotlib 存储鼠标事件坐标，我们可以使用“button_press_event”事件。-步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个图形和一组子图。在 10 的范围内绘制一条线将函数 *onclick* 绑定到事件 *button_press_event*。打印事件的 x 和 y 数据。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['backend'] = 'TkAgg' plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 用于打印鼠标点击事件坐标的函数 def onclick(event):    print([event.xdata, event.ydata]) # 创建图形和一组子图 fig, ... 阅读更多

要使用 matplotlib 显示鼠标释放事件坐标，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。创建一个图形和一组子图。在 10 的范围内绘制一条线。将函数 *onclick* 绑定到事件 *button_release_event*。打印事件及其 x 和 y 数据。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['backend'] = 'TkAgg' plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True def onclick(event): print(event.button, event.xdata, event.ydata) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(range(10)) fig.canvas.mpl_connect('button_release_event', onclick) plt.show()输出MouseButton.LEFT 4.961566107601828 1.6644009000562534 MouseButton.LEFT 6.782345894140708 3.7026907931745727 MouseButton.LEFT 2.98552602918754 7.177807987999249阅读更多

要使用 LaTeX 渲染时更改 matplotlib 中的轴刻度字体，我们可以执行以下步骤 -使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 subplot() 方法，向当前图形添加子图。分别使用 set_xticks 和 set_yticks 方法，使用数据点 x 和 y 设置 x 和 y 刻度。使用 plot() 方法和 color=red 绘制 x 和 y。要设置粗体字重，我们可以使用 LaTeX 表示法。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.array([1, 2, 3, 4]) y = np.exp(x) ax1 = ... 阅读更多

要从 matplotlib 中的 Pandas 系列绘制条形图，我们可以执行以下步骤 -创建不同键的字典，介于 1 到 10 之间。使用 Pandas 数据框创建一个数据框。使用 plot() 方法和 kind="bar" 创建条形图。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True d = {'y=1/x': [1 / i for i in range(1, 10)],    'y=x': [i for i in range(1, 10)],    'y=x^2': [i * i for i in range(1, 10)],    'y=x^3': [i * i * ... 阅读更多

要使用 matplotlib 绘制带边框颜色的圆形，我们可以执行以下步骤 -使用 figure() 方法创建一个新图形或激活现有图形。向当前轴添加子图方法。使用 Circle() 类和边框颜色以及边框线宽创建一个圆形实例。在绘图上添加圆形路径。要将文本放置在圆形中，我们可以使用 text() 方法。使用 xlim() 和 ylim() 方法缩放 X 和 Y 轴。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt, patches plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax ... 阅读更多

要旋转子图中的刻度标签，我们可以在方法中使用 set_xticklabels() 或 set_yticklabels() 以及 rotation 参数。创建一个数字列表 (x)，可用于刻度轴。使用 subplot() 获取轴，这有助于向当前图形添加子图。分别使用 set_xticks 和 set_yticks 方法以及列表 x（来自步骤 1）在 X 和 Y 轴上设置刻度。使用 set_xticklabels() 和 set_yticklabels() 设置带标签列表（["one", "two", "three", "four"]）和 rotation=45 的刻度标签。要增加轴和刻度标签之间的间距，我们可以使用 tick_params() 方法和 pad 参数，这有助于增加 ... 阅读更多

要使 matplotlib 中的子图刻度标记更长，我们可以使用 tick_params() 方法设置次刻度和主刻度的长度和宽度。步骤使用 subplot() 方法向当前图形添加子图。为 x 和 y 数据点绘制 range(2) 值。在不突出显示到“扩展区域”的情况下，打开颜色条的次刻度。使用 tick_params 更改刻度和刻度标签的外观。要显示图形，请使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True ax1 = plt.subplot() ax1.plot(range(2), range(2), linewidth=2) ax1.minorticks_on() ax1.tick_params('both', length=20, width=2, which='major') ax1.tick_params('both', length=10, width=1, which='minor') plt.show()输出阅读更多

要在 matplotlib 中使粗体字重 LaTeX 轴标签，我们可以执行以下步骤-创建 x 的数据点。创建 y 的数据点，即 y=sin(x)。使用 LaTex 表示法绘制曲线 x 和 y。要激活标签，请使用 legend() 方法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, font_manager as fm fprop = fm.FontProperties(fname='/usr/share/fonts/truetype/malayalam/Karumbi.ttf') plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.linspace(1, 10, 1000) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, label=r'$\sin (x)$', c="red", lw=2) plt.title(label=r'$\sin (x)$', fontproperties=fprop) plt.show()输出阅读更多

要在 matplotlib 中绘制笛卡尔坐标系，我们可以执行以下步骤 -使用值初始化变量 (N)。为 x 和 y 创建随机数据点。使用 scatter 方法和 x 和 y 数据点绘制点。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True N = 50 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) plt.scatter(x, y) plt.show()输出

为了在 matplotlib 中使 LaTeX 坐标轴标签使用粗体字重，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 subplot() 方法，向当前图形添加子图。分别使用 set_xticks 和 set_yticks 方法，使用数据点 x 和 y 设置 x 和 y 刻度。使用 plot() 方法绘制 x 和 y，颜色为红色。要设置粗体字重，我们可以使用 LaTeX 表示法。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, font_manager as fm plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True plt.rcParams["font.fantasy"] = "Comic Sans MS" x = np.array([1, 2, 3, ... 阅读更多