为了在条形图的列上显示文本，我们可以使用 text() 方法，以便可以将文本放置在条形列的特定位置（x 和 y）。步骤：创建 x、y 和百分比的列表。使用 bar() 方法制作条形图。迭代压缩的 x、y 和百分比来放置条形列的文本。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] y = [1, 3, 2, 0, 4] percentage = [10, 30, 20, 0, 40] ax = plt.bar(x, y) for x, y, p in zip(x, y, percentage): ... 阅读更多

要使用 matplotlib 处理渐近线/不连续性，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。关闭坐标轴绘图。用 x 和 y 数据点绘制线条。在坐标轴上添加一条水平线，x=0。在坐标轴上添加一条垂直线，y=0。为曲线 y=1/x 添加图例。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, 100) y = 1 / x plt.axis('off') plt.plot(x, y, label='y=1/x') plt.axhline(y=0, c='red') plt.axvline(x=0, c='red') plt.legend(loc='upper left') plt.show()输出阅读更多

要将变量添加到 Python plt.title()，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 和 num（是一个变量）创建 x 和 y 的数据点来计算 y 并将其设置在标题中。使用 plot() 方法以红色绘制 x 和 y 数据点。使用变量 num 设置曲线的标题。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) num = 2 y = num ** x plt.plot(x, y, c='red') plt.title(f"y=%d$^x$" % num) plt.show()输出阅读更多

网格 - 来自坐标向量的坐标矩阵。让我们来看一个例子，看看如何将函数应用于 Python 网格。我们可以使用 numpy 向量化装饰器考虑两个列表 x 和 y。示例：import numpy as np @np.vectorize def foo(a, b): return a + b x = [0.0, 0.5, 1.0] y = [0.0, 1.0, 8.0] print("函数输出：", foo(x, y))输出函数输出：[0. 1.5 9. ]

要在 matplotlib 中绘制单个数据点，我们可以采取以下步骤：使用单个值初始化 x 和 y 的列表。将 X 和 Y 轴范围限制为 0 到 5。以当前线型布局网格。使用 plot() 方法绘制 x 和 y，其中 marker="o"，markeredgecolor="red"，markerfacecolor="green"。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 = [4] y = [3] plt.xlim(0, 5) plt.ylim(0, 5) plt.grid() plt.plot(x, y, marker="o", markersize=20, markeredgecolor="red", markerfacecolor="green") plt.show()输出阅读更多

要在 Python 中标准化直方图，我们可以使用 hist() 方法。在标准化条形图中，图下的面积应为 1。步骤：制作一个数字列表。绘制一个 density=True 的直方图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True k = [5, 5, 5, 5] x, bins, p = plt.hist(k, density=True) plt.show()输出

要使用 matplotlib 在 Python 中绘制 3D 密度图，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建 side、x、y 和 z。Numpy linspace 帮助根据第三个数创建两个点之间的数据。使用 side 数据从坐标向量返回坐标矩阵。使用 x 和 y（步骤 2）创建指数数据。使用 pcolormesh() 方法创建具有非规则矩形网格的伪彩色图。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：from matplotlib import pyplot as plt, cm, colors import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True side = np.linspace(-2, 2, 15) X, Y = np.meshgrid(side, side) Z = ... 阅读更多

要在 Python 中显示 axes 子图，我们可以使用 show() 方法。创建多个图形时，可以使用 show() 方法显示这些图像。步骤：使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y。要显示图形，请使用 show() 方法。示例：from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.arange(10) y = np.exp(x) plt.plot(x, y) plt.show()输出

要使用 matplolib 在 Python 中并行绘制多个图形，我们可以采取以下步骤：使用 numpy 创建随机数据。向当前图形添加子图，nrows=1，ncols=4，索引为 1。使用 imshow() 方法和 cmap="Blues_r" 将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上。向当前图形添加子图，nrows=1，ncols=4，索引为 2。使用 imshow() 方法和 cmap="Accent_r" 将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上。向当前图形添加子图，nrows=1，ncols=4，索引为 3。使用 imshow() 方法和 cmap="terrain_r" 将数据显示为图像，即在 2D 常规光栅上。添加子图 ... 阅读更多

为了提取CSV文件中特定列的数据到Python列表中，我们可以使用Pandas的read_csv()方法。步骤如下：创建一个需要提取的列的列表。使用read_csv()方法将CSV文件提取到数据框中。打印提取的数据。使用plot()方法绘制数据框。使用show()方法显示图形。示例代码：import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True columns = ["Name", "Marks"] df = pd.read_csv("input.csv", usecols=columns) print("csv文件内容：", df) plt.plot(df.Name, df.Marks) plt.show()CSV文件包含以下数据：姓名分数Arun98Shyam75Govind54Javed92Raju87输出结果：执行代码后，它将从CSV文件中提取数据…… 阅读更多