要在坐标轴标签和图例中编写下标文本，我们可以按照以下步骤操作：- 使用 NumPy 创建 x 和 y 数据点。- 使用上标文本标签绘制 x 和 y 数据点。- 使用带下标文本的 xlabel 和 ylabel。- 使用 legend() 方法在绘图中放置图例。- 调整子图之间和周围的填充。- 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.linspace(1, 10, 1000) y = np.exp(x) plt.plot(x, y, label=r'$e^x$', c="red", lw=2) plt.xlabel("$X_{axis}$") plt.ylabel("$Y_{axis}$") plt.legend(loc='upper left') plt.show() 输出 阅读更多

要在 Python 中将坐标轴刻度设置为 π 的倍数，我们执行以下步骤：- 初始化 pi 变量，使用 numpy 创建 theta 和 y 数据点。- 使用 plot() 方法绘制 theta 和 y。- 使用 xticks() 方法获取或设置 X 轴的当前刻度位置和标签。- 使用 margins() 方法设置或检索自动缩放边距的便捷方法。- 要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True pi = np.pi theta = np.arange(-2 * pi, 2 * pi+pi/2, step=(pi / 2)) y = np.sin(theta) plt.plot(theta, y) plt.xticks(theta, ['-2π', '-3π/2', 'π', ... 阅读更多

要在 matplotlib 中制作空心正方形标记，我们可以使用 marker 'ks'、markerfacecolor='none'、markersize=15 和 markeredgecolor=red。步骤 使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。创建一个图形或激活现有图形，将轴添加到图形作为子图排列的一部分。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。要制作空心正方形标记，我们可以使用 marker "ks" 和 markerfacecolor="none"、markersize="15" 和 markeredge color="red"。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 x = np.linspace(-2, 2, 10) y = np.sin(x) fig = plt.figure() ax1 = ... 阅读更多

要显示所有标签值，我们可以使用 set_xticklabels() 和 set_yticklabels() 方法。步骤 创建一个数字列表 (x)，可用于刻度轴。使用 subplot() 获取轴，这有助于将子图添加到当前图形。分别使用 set_xticks 和 set_yticks 方法以及列表 x（来自步骤 1）设置 X 轴和 Y 轴上的刻度。使用标签列表（["one"，"two"，"three"，"four"]）和 45 度旋转设置刻度标签，使用 set_xticklabels() 和 set_yticklabels()。要增加轴和刻度标签之间的空间，我们可以使用带 pad 参数的 tick_params() 方法，这有助于增加空间。参数 direction (in) 有助于将刻度放在内部 ... 阅读更多

步骤 使用 subplots() 方法创建图形和一组子图，图形大小为 (7, 7)。创建一个具有两个键的数据框，时间和速度。获取数组的大小。使用 table 方法将表格添加到当前轴。缩小字体大小，直到文本适合单元格宽度。设置表格中的字体大小。通过迭代 matplotlib 表格设置面颜色、边缘颜色和文本颜色。保存并显示图形。示例 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() df = pd.DataFrame(dict(time=list(pd.date_range("2021-01-01 12:00:00", periods=10)), ... 阅读更多

要绘制 matplotlib 等值线图的坐标轴线或原点，我们可以使用 contourf()、axhline() y=0 和 axvline() x=0。使用 numpy 创建 x、y 和 z 的数据点。要设置轴属性，我们可以使用 plt.axis('off') 方法。使用带有 x、y 和 z 数据点的 contourf() 方法。绘制 x=0 和 y=0 线，颜色为红色。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.linspace(-1.0, 1.0, 10) x, y = np.meshgrid(x, x) z = -np.hypot(x, y) plt.axis('off') plt.contourf(x, y, z, 10) plt.axhline(0, color='red') plt.axvline(0, color='red') plt.show() 输出 阅读更多

要在 matplotlib 中从直方图数据绘制线图，我们使用 numpy 直方图方法来计算一组数据的直方图。步骤 将子图添加到当前图形，nrows=2、ncols=1 和 index=1。使用 numpy 直方图方法获取一组数据的直方图。使用 hist() 方法绘制直方图，edgecolor=black。在索引 2 处，使用计算出的数据（来自 numpy 直方图）。要绘制它们，我们可以使用 plot() 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 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True plt.subplot(211) data = np.array(np.random.rand(100)) y, binEdges = np.histogram(data, bins=100) plt.hist(data, bins=100, edgecolor='black') ... 阅读更多

要绘制多色线，例如彩虹，我们可以创建一个包含七种彩虹颜色 (VIBGYOR) 的列表。步骤 使用 numpy 创建 x 用于数据点。创建一个颜色列表（彩虹 VIBGYOR）。迭代颜色列表长度的范围。使用 plot() 方法绘制 x 和 y(x+i/20) 线，marker=o、linewidth=7 和 colors[i]，其中 i 是索引。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 x = np.linspace(-1, 1, 10) colors = ["red", "orange", "yellow", "green", "blue", "indigo", "violet"] for i in range(len(colors)): plt.plot(x, x+i/20, c=colors[i], lw=7, marker='o') plt.show() 输出 阅读更多

为了移除matplotlib饼图左侧的标签，我们可以采取以下步骤：创建小时数、活动和颜色的列表。使用`pie()`方法绘制饼图。为了隐藏matplotlib中左侧的标签，我们可以使用带有空字符串的`plt.ylabel("")`。示例：`import matplotlib.pyplot as plt` `plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]` `plt.rcParams["figure.autolayout"] = True` `hours = [8, 1, 11, 4]` `activities = ['sleeping', 'exercise', 'studying', 'working']` `colors = ["grey", "green", "orange", "blue"]` `plt.pie(hours, labels=activities, colors=colors, autopct="%.2f")` `plt.ylabel("")` `plt.show()` 输出

为了在matplotlib中制作动画线图，我们可以采取以下步骤：使用`subplots()`方法创建一个图形和一组子图。限制x轴和y轴的比例尺。使用numpy创建x和t数据点。从坐标向量X2和T2返回坐标矩阵。使用`plot()`方法绘制具有x和F数据点的线。为了制作动画图，更新y数据。通过重复调用函数*func*、当前fig、animate和interval来制作动画。为了显示图形，使用`show()`方法。示例：`import numpy as np` `from matplotlib import pyplot as plt, animation` `plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]` `plt.rcParams["figure.autolayout"] = True` `fig, ax = ...`阅读更多