要在矩形内放置一个圆形，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一个现有图形。- 向当前轴添加一个子图。- 创建一个矩形和一个圆形实例。- 向当前轴添加一个矩形补丁。- 向当前轴添加一个圆形补丁。- 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 = fig.add_subplot(111) rect = patches.Rectangle((2, 2), 8, 5, color='yellow') circle = patches.Circle((6, 4.5), radius=2, color='red') ax.add_patch(rect) ax.add_patch(circle) plt.xlim([-10, 10]) ... 阅读更多

要在 matplotlib 中绘制和处理 NaN 值，我们可以采取以下步骤：- 使用 numpy 创建包含一些 NaN 值的数据。- 使用 `imshow()` 方法将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上，使用颜色图和数据（来自步骤 1）。- 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 data = np.array([[1., 1.2, 0.89, np.NAN], [1.2, np.NAN, 1.89, 2.09], [.78, .67, np.NAN, 1.78], [np.NAN, 1.56, 1.89, 2.78]] ) plt.imshow(data, cmap="gist_rainbow_r") plt.show()输出

要在 iPython 中内联显示与 matplotlib 图表交织的打印语句，我们可以采取以下步骤。步骤从 matplotlib 导入 pyplot。为直方图创建数据列表。初始化一个变量“i”以在打印语句中使用。迭代数据列表（步骤 2）。使用 `subplots()` 方法创建图形和一组子图。放置打印语句。使用 `hist()` 方法绘制直方图。将“i”增加 1。示例In [1]: from matplotlib import pyplot as plt In [2]: myData = [[7, 8, 1], [2, 5, 2]] In [3]: i = 0 In [4]: for data in myData: ...: fig, ax = plt.subplots() ...: print("data number i =", ... 阅读更多

要在 matplotlib 轴中移除相对偏移，我们可以采取以下步骤：- 使用两个输入列表绘制一条线。- 使用 `gca()` 方法获取当前轴，然后返回 X 轴实例。获取主刻度的格式化程序。要移除相对偏移，请使用 `set_useOffset(False)` 方法。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 plt.plot([10, 101, 1001], [1, 2, 3]) plt.gca().get_xaxis().get_major_formatter().set_useOffset(False) plt.show()输出

要定义绘图上网格的大小，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一个现有图形。- 将轴作为子图排列的一部分添加到图形中。- 使用输入列表绘制曲线。- 将 x 和 y 边距设为 0。- 要设置 X 网格，我们可以传递输入刻度点。- 要以当前线型布局网格线，请使用 `grid(True)` 方法。- 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 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.plot([0, 2, 5, 8, 10, 1, 3, 14], ... 阅读更多

要获取 matplotlib 直方图函数中 bin 的信息，我们可以采取以下步骤：- 为数据和 bin 创建数字列表。- 使用 `histogram()` 方法计算一组数据的直方图。- 从直方图（步骤 2）获取 `hist` 和 `edges`。- 查找直方图中的频率。- 使用 `bins`（步骤 1）和 `freq`（步骤 4）数据创建条形图。- 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 a = [-0.125, .15, 8.75, 72.5, -44.245, 88.45] bins = np.arange(-180, 181, 20) hist, edges = np.histogram(a, bins) freq = hist/float(hist.sum()) plt.bar(bins[:-1], freq, width=20, ... 阅读更多

要调整图例标记和标签之间的间距，我们可以在图例方法中使用 `labelspacing`。步骤使用 `label1`、`label2` 和 `label3` 绘制线条。初始化一个空间变量以增加或减少图例标记和标签之间的间距。在参数中使用 `labelspacing` 方法。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 plt.plot([0, 1], [0, 1.0], label='Label 1') plt.plot([0, 1], [0, 1.1], label='Label 2') plt.plot([0, 1], [0, 1.2], label='Label 3') space = 2 plt.legend(labelspacing=space) plt.show()输出

要在 matplotlib 颜色图中重新定义特定值的颜色，我们可以采取以下步骤：- 使用 `get_cmap()` 方法获取颜色图实例，如果 *name* 为 None 则默认为 rc 值，使用灰色颜色图。- 使用 `set_under()` 方法设置当“norm.clip = False”时低端超出范围的值的颜色。- 使用 `imshow()` 方法将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上。- 要显示图形，请使用 `show()` 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, cm plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True cmap = cm.get_cmap('gray') cmap.set_under('red') plt.imshow(np.arange(25).reshape(5, 5), interpolation='none', cmap=cmap, vmin=.001) plt.show()输出阅读更多

要在 Python 中的 matplotlib 中设置 X 轴值，我们可以采取以下步骤：- 为 x 和 y 数据点创建两个列表。- 获取 `xticks` 范围值。- 使用 `plot()` 方法绘制一条线，使用 `xtick` 范围值和 y 数据点。- 使用 `xticks()` 方法将 `xticks` 替换为 X 轴值。- 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 = [45, 1, 34, 78, 100] y = [8, 10, 23, 78, 2] default_x_ticks = range(len(x)) plt.plot(default_x_ticks, y) plt.xticks(default_x_ticks, x) plt.show()输出

在 Matplotlib 中创建旋转的 3D 图形，我们可以使用 Animation 类来重复调用函数。步骤初始化网格数量、每秒调用函数的频率和帧数的变量。创建曲线对应的 x、y 和 z 数组。使用 lambda 函数创建一个生成 z 数组的函数。为了将函数传递到动画类，创建一个用户自定义函数来删除先前的绘图并使用 x、y 和 z 数组绘制曲面。创建一个新的图形或激活一个已有的图形。使用 subplots() 方法添加子图排列。使用 set_zlim() 方法设置 Z 轴的限制。调用 animation 类来对曲面图进行动画处理。显示… 阅读更多