要在 matplotlib 中的矩形中添加文本，我们可以在矩形的中心点使用 annotate 方法添加标签。步骤：使用 figure() 方法创建一个图形或激活现有图形。在当前轴中添加子图排列。要在绘图中添加矩形，请使用 Rectangle() 类获取矩形对象。在绘图上添加矩形补丁。要在矩形中添加文本标签，我们可以获取矩形的中心值，即 cx 和 cy。使用 annotate() 方法将文本放置在矩形上。限制 x 轴和 y 轴以获得可见的矩形。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：from matplotlib ... 阅读更多

要获取一组点的中心，我们可以将列表的所有元素相加，然后将该和除以列表的长度，这样结果就可以作为相应轴的中心。步骤：创建两个数据点列表。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。获取 x 和 y 数据点的中心元组。将中心点放在绘图上。将中心注释为 x 和 y 数据点的中心标签。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 x = [5, ... 阅读更多

要在 matplotlib 中为矩形设置颜色，我们可以采取以下步骤：使用 figure() 方法创建一个图形或激活现有图形。使用 add_subplot() 方法向图形添加一个“~.axes.Axes”作为子图排列的一部分。矩形通过具有宽度和高度的锚点定义。向绘图添加矩形补丁。使用 xlim() 和 ylim() 方法设置 x 和 y 限制。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：from matplotlib import pyplot as plt, patches plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) rectangle = patches.Rectangle((0, 0), 3, 3, edgecolor='orange', facecolor="green", linewidth=7) ax.add_patch(rectangle) plt.xlim([-5, 5]) plt.ylim([-5, 5]) ... 阅读更多

要在 mplot3d 中缩放坐标轴，我们可以采取以下步骤：使用 figure() 方法创建一个图形或激活现有图形。使用 Axes3D() 类实例化 3D 坐标轴实例。要缩放 X 轴，请使用 set_xlim3d() 方法。要缩放 Y 轴，请使用 set_ylim3d() 方法。要缩放 Z 轴，请使用 set_zlim3d() 方法。要显示绘图，请使用 show() 方法。示例：from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) ax.set_xlim3d(-100, 100) ax.set_ylim3d(-100, 100) ax.set_zlim3d(-100, 100) plt.show()输出阅读更多

要增加 Seaborn 绘图中图例的字体大小，我们可以使用 fontsize 变量，并将其用于 legend() 方法参数中。步骤：使用 Pandas 创建一个数据框。键是数字、计数和选择。使用 barplot() 方法在 Seaborn 中绘制条形图。初始化一个变量 fontsize 来增加图例的字体大小。使用 legend() 方法将图例放置在图形上，并在参数中使用 fontsize。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import pandas import matplotlib.pylab as plt import seaborn as sns plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pandas.DataFrame(dict( number=[2, 5, 1, 6, 3], count=[56, 21, 34, 36, ... 阅读更多

要调整 matplotlib 图例框的大小，我们可以在 legend 方法中使用 borderpad 参数。步骤：使用两个具有不同线宽的列表创建 line1 和 line2。要在图形上放置图例并调整图例框的大小，请在 legend() 方法中使用 borderpad=2。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 line1, = plt.plot([1, 5, 1, 7], linewidth=0.7) line2, = plt.plot([5, 1, 7, 1], linewidth=2.0) plt.legend([line1, line2], ["line1", "line2"], bbox_to_anchor=(0.35, 1.0), borderpad=2) plt.show()输出

要在 matplotlib 的子图中降低刻度标签的密度，我们可以为密度分配最小值。步骤：初始化一个变量 density。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。使用 xticks() 方法获取或设置 X 轴的当前刻度位置和标签。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"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True density = 10 x = np.linspace(-2, 2, density) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.xticks(x) plt.show()输出阅读更多

要在 matplotlib 中切换坐标轴，我们可以使用 subplots() 方法创建一个图形并添加两个子图。绘制曲线，提取 x 和 y 数据，并将这些数据设置在第二个绘制的曲线中。步骤：使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。创建一个图形并添加一组两个子图。在两个坐标轴上设置绘图的标题。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。使用 get_xdata 和 get_ydata 提取 x 和 y 数据点。要切换绘图的坐标轴，请将坐标轴 1 曲线的 x_data 和 y_data 设置为坐标轴 2 曲线。调整子图之间和周围的填充。要显示… 阅读更多

要在 matplotlib 中的圆圈内放置文本，我们可以采取以下步骤：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() 类创建一个 Circle 实例。在绘图上添加一个圆形路径。要在圆圈中放置文本，我们可以使用 text() 方法。使用 xlim() 和 ylim() 方法缩放 x 轴和 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 = fig.add_subplot(111) circle = matplotlib.patches.Circle((0, 0), radius=1, color='yellow') ax.add_patch(circle) plt.text(-.25, 0, "This is a Circle") plt.xlim([-4, 4]) plt.ylim([-4, 4]) plt.axis('equal') ... 阅读更多

要在 Python 中重塑 NetworkX 图形，我们可以采取以下步骤：使用 Pandas 数据框创建一个数据框。使用 from_pandas_edgelist() 方法从包含边列表的 Pandas DataFrame 返回一个图形。使用 matplotlib 绘制图形 G。我们可以通过增加和减少“from”和“to”键的列表来重塑网络。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import pandas as pd import networkx as nx from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({'from': ['A', 'B', 'C', 'A'], 'to': ['D', 'A', 'E', 'C']}) G = nx.from_pandas_edgelist(df, 'from', 'to') nx.draw(G, with_labels=True, node_size=150, alpha=0.5, linewidths=40) plt.show()输出阅读更多