要在 Python 中的 matplotlib 中設定 X 軸值，我們可以採取以下步驟 - 建立兩個用於 x 和 y 資料點的列表。獲取 xticks 範圍值。使用 plot() 方法和 xtick 範圍值以及 y 資料點繪製線條。使用 xticks() 方法將 xticks 替換為 X 軸值。要顯示圖形，請使用 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()輸出

要在 matplotlib 中製作旋轉的 3D 圖形，我們可以使用 Animation 類來重複呼叫函式。步驟初始化網格數量、每秒呼叫函式的頻率、幀數等變數。建立曲線所需的 x、y 和 z 陣列。使用 lambda 函式建立一個生成 z 陣列的函式。要將函式傳遞到動畫類中，請建立一個使用者定義函式來刪除以前的繪圖，並使用 x、y 和 z 陣列繪製曲面。建立一個新圖形或啟用現有圖形。使用 subplots() 方法新增子圖排列。使用 set_zlim() 方法設定 Z 軸限制。呼叫 animation 類來為曲面圖製作動畫。要顯示 ... 閱讀更多

要在 Seaborn 中並排繪製兩個圖形，我們可以採取以下步驟 - 要建立兩個圖形，我們可以使用 nrows=1、ncols=2 和圖形大小 (7, 7)。使用 Pandas 建立一個包含鍵 col1 和 col2 的資料幀。使用 countplot() 顯示每個分類箱中觀察值的計數（使用條形圖）。調整子圖之間和周圍的填充。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True f, axes = plt.subplots(1, 2) df = pd.DataFrame(dict(col1=np.linspace(1, 10, 5), col2=np.linspace(1, 10, 5))) sns.countplot(df.col1, x='col1', ... 閱讀更多

要將 matplotlib 圖形顯示為全屏，我們可以使用 full_screen_toggle() 方法。步驟使用 figure() 方法建立圖形或啟用現有圖形。使用兩個列表繪製線條。返回當前圖形的圖形管理器。要切換全屏影像，請使用 full_screen_toggle() 方法。要顯示圖形，請使用 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.figure() plt.plot([1, 2], [1, 2]) manager = plt.get_current_fig_manager() manager.full_screen_toggle() plt.show()輸出

要繪製 4D 圖，我們可以建立 x、y、z 和 c 標準資料點。建立一個新圖形或啟用現有圖形。步驟使用 figure() 方法建立圖形或啟用現有圖形。將圖形新增為子圖排列的一部分。使用 numpy 建立 x、y、z 和 c 資料點。使用 scatter 方法建立散點圖。要顯示圖形，請使用 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 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') x = np.random.standard_normal(100) y = np.random.standard_normal(100) z = np.random.standard_normal(100) c = np.random.standard_normal(100) img = ax.scatter(x, ... 閱讀更多

要從輸入文字檔案繪製非常簡單的條形圖，我們可以採取以下步驟 - 為條形名稱和高度建立空列表。讀取文字檔案並迭代每一行。將名稱和高度追加到列表中。使用列表繪製條形圖（步驟 1）。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True bar_names = [] bar_heights = [] for line in open("test_data.txt", "r"):    bar_name, bar_height = line.split()    bar_names.append(bar_name)    bar_heights.append(bar_height) plt.bar(bar_names, bar_heights) plt.show()"test_data.txt" 包含以下資料 - Javed 75 Raju 65 Kiran 55 Rishi 95輸出閱讀更多

要使兩個直方圖具有相同的箱寬，我們可以計算一組資料的直方圖。步驟建立隨機資料 a 和正態分佈 b。初始化一個變數 bins，用於相同的箱寬。使用 hist() 方法繪製 a 和 bins。使用 hist() 方法繪製 b 和 bins。要顯示圖形，請使用 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 = np.random.random(100) * 0.5 b = 1 - np.random.normal(size=100) * 0.1 bins = 10 bins = np.histogram(np.hstack((a, b)), bins=bins)[1] plt.hist(a, bins, edgecolor='black') plt.hist(b, bins, edgecolor='black') plt.show()輸出閱讀更多

要增加/減少 matplotlib 中 x 和 y 刻度標籤的字型大小，我們可以將字型大小變數初始化為減小或增加字型大小。步驟建立一個數字列表 (x)，可用於刻度軸。使用 subplot() 獲取軸，這有助於向當前圖形新增子圖。分別使用 set_xticks 和 set_yticks 方法以及列表 x（來自步驟 1）在 x 和 y 軸上設定刻度。使用 set_xticklabels() 和 set_yticklabels() 以及字型大小變數，使用標籤列表（["one"，"two"，"three"，"four"]）設定刻度標籤。要增加軸和刻度標籤之間的間距，我們可以使用 tick_params() 方法以及 pad 引數，這有助於 ... 閱讀更多

要在 matplotlib 中繪製圓內的矩形，我們可以採取以下步驟 - 使用 figure 方法建立一個新圖形或啟用現有圖形。向當前軸新增子圖。使用 Rectangle() 和 Circle() 類建立矩形和圓例項。在軸上新增補丁。使用 xlim() 和 ylim() 方法縮放 x 和 y 軸。要顯示圖形，請使用 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) rect1 = patches.Rectangle((-2, -2), 4, 2, color='yellow') circle1 = matplotlib.patches.Circle((0, 0), radius=3, color='red') ax.add_patch(circle1) ax.add_patch(rect1) plt.xlim([-5, 5]) plt.ylim([-5, 5]) plt.axis('equal') plt.show()輸出閱讀更多

set_xlim - 設定 X 軸檢視限制。set_xbound - 設定 X 軸的下限和上限數值。要設定 xlim 和 xbound，我們可以採取以下步驟 - 使用 subplots(2)，我們可以建立一個圖形和一組子圖。這裡，我們建立了 2 個子圖。使用 numpy 建立 x 和 y 資料點。使用 plot() 方法使用軸 1 繪製 x 和 y 資料點。使用 set_xlim() 方法設定 x 限制。使用軸 2 使用 plot() 方法繪製 x 和 y 資料點。使用 set_xbound() 方法設定 xbound。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] ... 閱讀更多