Seaborn 用於視覺化隨機分佈，我們可以使用 matplotlib 介面在圖表上顯示此分佈。我們可以採取以下步驟來顯示圖表：- 用於在 Face Grid 上繪製分佈圖的圖級別介面。此函式提供了幾種視覺化資料單變數或雙變數分佈的方法，包括由語義對映定義的資料子集以及跨多個子圖的分面。上述定義的方法（即 displot()）可以傳遞數字列表。要顯示圖表，可以使用 plt.show()，而圖表是用 Seaborn 繪製的。示例 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as ... 閱讀更多

要在 IPython 中設定 matplotlib 圖形的預設大小，請使用以下步驟：- 要檢查預設圖形大小，請在 ipython shell 上使用 plt.rcParams["figure.figsize"]。現在要設定圖形大小，請使用元組（例如，(20, 10)）覆蓋 plt.rcParams["figure.figsize"] 變數。覆蓋 plt.rcParams["figure.figsize"] 變數後，您可以使用它來獲取更改後的圖形大小。示例 import matplotlib.pyplot as plt print("之前，圖形預設大小為：", plt.rcParams["figure.figsize"]) plt.rcParams["figure.figsize"] = (20, 10) print("之後，圖形預設大小為：", plt.rcParams["figure.figsize"]) 輸出 之前，圖形預設大小為：[6.4, 4.8] 之後，圖形預設大小為：[20.0, 10.0] 閱讀更多

要填充兩條垂直線之間的顏色，請使用以下步驟：- 使用 plt.subplots() 方法建立圖形和一組子圖。此實用程式包裝器使您可以方便地在單個呼叫中建立子圖的常見佈局，包括封閉的圖形物件。要繪製兩條垂直線，請初始化 x = 3 和 x = 5。使用建立的 ax，axvspan 將有助於在座標軸上新增垂直跨度（矩形）。此矩形在水平方向上從 xmin 跨越到 xmax，預設情況下，在垂直方向上跨越整個 Y 軸。要顯示圖形，請使用 plt.show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() line1 = ... 閱讀更多

要刪除或調整圖例框架的邊框，我們可以遵循以下步驟：- 使用 plt.xlabel() 方法設定 X 軸標籤。使用 plt.ylabel() 方法設定 Y 軸標籤。使用 plt.plot() 方法和 [9, 5]、[2, 5] 和 [4, 7, 8] 陣列繪製線條。初始化兩個變數；location = 0 用於最佳位置，border_drawn_flag = True（如果要為圖例繪製邊框，則為 True；如果不繪製邊框，則為 False）。使用 plt.legend() 方法進行圖例設定，並相應地設定 location 和 border_drawn_flag 以獲得圖表中完美的圖例。plt.show() 方法將有助於... 閱讀更多

要使用 Matplotlib 繪製直方圖，我們可以按照以下步驟操作：- 建立一個數字列表並將其分配給變數 x。使用 plt.hist() 方法繪製直方圖。計算並繪製 *x* 的直方圖。我們也可以在 hist 引數中傳遞 n 維陣列。要顯示繪製的圖形，請使用 plt.show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt x = [300, 400, 500, 2000, 10] plt.hist(x, 10) plt.show() 輸出

要在一個圖形中顯示多個影像，我們可以按照以下步驟操作：- 初始化行數和列數。nrows*ncols 子圖將建立在當前圖形中。nrows = 2 和 ncols = 2，即 2*2 = 4 個子圖可以建立。現在從 1 到 4 新增不同索引處的圖形。使用 plt.subplot(2, 2, 1) 新增新影像，即索引 1 處的餅圖。要繪製餅圖，請傳遞數字列表。餅圖將被分成列表大小，百分比部分將取決於列表中的值。設定... 閱讀更多

要為圖形內的每條繪製線選擇一種新顏色，請使用以下步驟：- 為圖表設定 X 軸和 Y 軸標籤。設定當前的 .rc 引數。對於 axes facecolor，組為 axes。使用 cycler 為一組線設定顏色。顏色列表包含“r”（紅色）、“g”（綠色）、“b”（藍色）和“y”（黃色）。Cycler 類有助於根據單個位置引數、一對位置引數或關鍵字引數的組合建立新的 Cycler 物件。繪製具有不同顏色的多條線。使用 plt.show() 顯示圖形。示例 import ... 閱讀更多

要隱藏軸值但保留軸刻度標籤，我們可以執行以下步驟：- 使用 plot() 方法繪製線條。使用 xlabel 和 ylabel 方法設定 X 和 Y 標籤。使用 plt.gca() 獲取當前軸（如有必要，則建立一個）。使用帶有空列表的 xaxis.set_ticklabels()。使用帶有空列表的 yaxis.set_ticklabels()。要顯示圖表，請使用 plt.show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([0, 5], [0, 5]) plt.ylabel("Y 軸") plt.xlabel("X 軸") ax = plt.gca() ax.axes.xaxis.set_ticklabels([]) ax.axes.yaxis.set_ticklabels([]) plt.show() 輸出 閱讀更多

要以非常高的質量儲存 Python 中的影像，您需要按照以下步驟操作：- 使用 subplots 方法建立 fig 和 ax 變數，其中預設 nrows 和 ncols 為 1。使用 plot() 方法繪製線條。我們可以使用 ylabel() 和 xlabel() 新增座標軸標籤。要獲得高質量的影像，我們可以使用 .eps 影像格式。您可以增加每英寸點數的值，即 dpi。使用 savefig() 方法，我們可以將影像儲存在本地。要顯示圖形，請使用 plt.show()。示例 import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() plt.plot([0, 5], [0, 5]) plt.ylabel("Y 軸") plt.xlabel("X 軸") image_format = 'eps' ... 閱讀更多

要將 Y 軸刻度從左側移到右側，可以執行以下步驟：使用 `figure()` 方法建立一個圖形。使用上述 `figure` 方法，使用 `add_subplot(xyz)` 建立繪圖的座標軸，其中 x 是行，y 是列，z 是索引。要將 Y 軸刻度從左側移到右側，請使用 `ax.yaxis.tick_right()`，其中 ax 是使用 `add_subplot(xyz)` 方法建立的座標軸。現在使用 `plot()` 方法繪製線條，使用給定的 x 和 y 點，其中 x 和 y 點可以使用 `np.array()` 方法建立。設定 x 和 y 標籤，例如 X 軸和 Y 軸，使用 `xlabel` 和 `ylabel`……閱讀更多