使用 plt.colorbar(ticks=np.linspace(-2, 2, 5))，我們可以建立一個離散顏色條。步驟使用 np.random.random 方法返回半開區間內（即 x）的隨機浮點數。使用 np.random.random 方法返回半開區間內（即 y）的隨機浮點數。使用 np.random.randint(-2, 3, 20) 方法返回從 `low`（包含）到 `high`（不包含）的隨機整數，即 z。使用 plt.xlabel() 設定 X 軸標籤。使用 plt.ylabel() 設定 Y 軸標籤。使用內建的彩虹顏色對映。基於離散區間生成顏色對映索引。建立 x、y 和 z 的散點圖，其中 *y* 相對於 *x*，標記大小和/或顏色各不相同（步驟 1、2、3）。為 ScalarMappable 例項建立顏色條，... 閱讀更多

首先，我們可以定義字典，然後將字典轉換為鍵和值。最後，我們可以使用資料繪製條形圖。步驟建立一個字典，即 data，其中 milk 和 water 是鍵。獲取字典的鍵列表。獲取字典的值列表。使用 plt.bar() 繪製條形圖。使用 plt.show() 顯示圖形。示例import matplotlib.pyplot as plt data = {'milk': 60, 'water': 10} names = list(data.keys()) values = list(data.values()) plt.bar(range(len(data)), values, tick_label=names) plt.show()輸出

使用 plt.get_current_fig_manager() 和 mng.full_screen_toggle() 方法，我們可以最大化圖形。步驟向當前圖形新增子圖，其中 nrow = 1、ncols = 1 且索引為 1。使用列表 [1, 2, 3] 和 pie() 方法建立餅圖。使用 get_current_fig_manager() 方法返回當前圖形的圖形管理器。圖形管理器是用於在螢幕上顯示圖形的實際後端相關視窗的容器。使用 full_screen_toggle() 方法建立一個抽象基類來處理繪圖/渲染操作。使用 plt.show() 顯示圖形。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.subplot(1, 1, 1) plt.pie([1, 2, 3]) mng = plt.get_current_fig_manager() mng.full_screen_toggle() plt.show()輸出閱讀更多

首先，我們可以使用 subplot 方法建立兩個軸，其中 nrows=2、ncols=1。這意味著我們可以有兩個索引來繪製所需的圖形。我們可以使用 ax1.get_shared_x_axes().join(ax1, ax2) 方法來繪製我們的圖形。步驟建立兩個數字列表。向當前圖形新增子圖 ax1，其中 nrows = 2、ncols = 1，且 ax1 的索引為 1。向當前圖形新增子圖 ax2，其中 nrows = 2、ncols = 1，且 ax2 的索引為 2。使用步驟 1 中建立的點繪製 x 和 y。使用 get_shared_x_axes().join(ax1, ax2) 返回對共享軸 Grouper 的引用... 閱讀更多

在這個程式中，我們可以初始化一些輸入值，然後嘗試使用這些值繪製條形圖。我們可以例項化一個圖形和軸，以便我們可以設定標籤、刻度並註釋條形的高度和寬度。步驟製作年份列表。製作該年份的人口列表。使用 np.arrange(len(years)) 方法獲取標籤數量。設定條形的寬度。使用 subplots() 方法建立 fig 和 ax 變數，其中預設的 nrows 和 ncols 為 1。使用 set_ylabel() 設定圖形的 Y 軸標籤。使用 set_title() 設定圖形的標題。使用 x 設定 X 刻度... 閱讀更多

Log 用於在 X 和 Y 軸上進行對數縮放的繪圖，而 symlog（對稱對數）用於軸縮放。步驟首先，我們可以調整子圖佈局引數。使用 numpy.arrange() 方法返回給定區間內的均勻間隔值 (t)。向當前圖形新增子圖，其中 nrows = 1、ncols = 2 且當前索引為 1。使用 semilogy() 方法繪製在 Y 軸上進行對數縮放的圖形。使用 plt.title() 方法設定軸的標題。使用 grid(True) 方法配置網格線。在給定區間內建立兩個均勻間隔的值... 閱讀更多

我們可以繪製一個圖表，其中將在 X 軸上繪製一定數量的學生，並在 Y 軸上繪製他們獲得的分數。此外，我們可以為學生獲得的不同分數設定顏色。步驟製作學生數量列表。製作學生獲得的分數列表。為了表示每個散點圖的顏色，我們可以有一個顏色列表。使用 Panda，我們可以有一個表示資料框軸的列表。使用 subplots 方法建立 fig 和 ax 變數，其中預設的 nrows 和 ncols 為 1。設定... 閱讀更多

使用 subplot(row, col, index) 方法，我們可以將圖形分成 row*col 個部分，並可以在索引位置繪製圖形。在以下程式中，我們將在一個圖形中建立兩個圖表。步驟使用 numpy 建立 x、y1、y2 點。使用 subplot() 方法，在 nrows = 1、ncols = 2、index = 1 的情況下，向當前圖形新增子圖。使用 plot() 方法使用 x 和 y1 點繪製線條。使用 plt.title()、plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 方法為圖 1 設定標題、X 軸標籤和 Y 軸標籤。使用 nrows = 1、ncols = 2、index = 2，新增子圖... 閱讀更多

我們可以使用 ax.spines['left'].set_color('red') 和 ax.spines['top'].set_color('red') 語句更改軸、刻度和標籤的顏色。為了更改 matplotlib 中圖形的軸、刻度和標籤的顏色，我們可以執行以下步驟：使用 plt.figure() 建立新圖形或啟用現有圖形。使用 plt.add_subplot(xyz) 將軸新增到圖形作為子圖排列的一部分，其中 x 是 nrows、y 是 ncols 且 z 是索引。這裡取 x = 1（行）、y = 2（列）和 z = 1（位置）。使用 set_xlabel 和 set_ylabel 方法為使用 add_subplot() 建立的 ax 建立 X 軸和 Y 軸標籤。要... 閱讀更多

讓我們透過示例瞭解 plot、axes 和 figure 之間的區別。Plot - Plot 幫助使用 (x, y) 座標繪製一個圖表。Axes - Axes 幫助在同一個視窗中繪製一個或多個圖表，並設定圖形的位置。Figure - 此方法為所有繪圖元素提供頂級容器。我們可以按照以下步驟複製它們之間的差異：使用 plt.figure() 建立新圖形或啟用現有圖形。使用 plt.add_subplot(xyz) 將軸新增到圖形作為子圖排列的一部分，其中 x 是 nrows、y 是 ncols 且 z 是... 閱讀更多