簡介 隨著資料視覺化成為每個資料分析專案中不可或缺的一部分，條形圖成為表示分類資料的絕佳工具。特別是組合條形圖，當我們想要並排比較多個組時非常有用。語法和用例 可以向條形圖添加註釋，以提供有關所呈現資料的更多資訊或說明。matplotlib 的註釋函式可用於將這些註釋新增到每個條形中。該函式採用以下引數 - text - 要在註釋中顯示的文字。xy - 點... 閱讀更多

簡介 條形圖是資料視覺化中常用的一種圖表。它們是許多資料科學家的首選，因為它們易於生成和理解。但是，當我們需要視覺化更多資訊時，條形圖可能會顯得不足。在這種情況下，註釋非常有用。在條形圖中，可以使用註釋來更好地理解資料。語法和用法 使用 Matplotlib 的 annotate() 函式。該方法接受許多輸入，例如要註釋的文字、註釋的位置以及許多格式選項，包括字型大小、顏色和樣式。該... 閱讀更多

簡介 Python 的 Arcade 模組允許使用者建立互動式動畫。它具有簡單直接的文件，用於製作互動式遊戲，並且其面向物件的架構使處理動畫物件變得簡單。使用 Arcade 模組製作精彩的動畫 Python 中的 Arcade 模組是一個用於建立 2D 影片遊戲的 Python 庫，可以透過 pip 安裝 arcade 包輕鬆安裝。為了在您的 Python 專案中使用 Arcade，您需要透過在終端中執行命令“pip install arcade”來安裝 Arcade 外部依賴項。讓我們來看看這個 Python 包的兩個精彩用途。建立... 閱讀更多

簡介 刻度線是 Matplotlib 用於表示資料點在繪圖兩條軸上的位置的小符號。它們可以定位以最佳適應資料範圍，並用於突出顯示 x 軸和 y 軸上的特定位置。通常，刻度線可以標記以指示它們代表的確切值。在 python 包 Seaborn 中，有兩個函式，即 xticks() 和 yticks()，可用於調整給定圖形的刻度線。語法 要調整 Seaborn 繪圖中刻度線的數量，可以使用以下語法：... 閱讀更多

簡介 在繪圖中，標記是一個表示單個數據點的符號。可以更改的屬性包括大小、顏色和形狀等。標記通常與其他繪圖方法結合使用，以提高資料的可讀性和理解性。Matplotlib 提供了各種標記形狀，包括圓形、正方形、三角形、菱形等等。可以更改標記大小以突出顯示重要細節或建立更美觀的繪圖。我們將透過示例向您展示如何在 Matplotlib 中更改標記大小... 閱讀更多

要更改 netwrokx/matplotlib 圖形繪製的屬性，我們可以採取以下步驟：步驟設定圖形大小並調整子圖之間和周圍的填充。使用邊、名稱或圖形屬性初始化圖形。新增圖形的屬性。在 u 和 v 之間新增邊。從圖形中獲取邊屬性。用圓圈定位節點。使用 Matplotlib 繪製圖形 G。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True G = nx.Graph() G.add_edge(0, 1, color='r', weight=2) G.add_edge(1, 2, color='g', weight=4) G.add_edge(2, 3, color='b', weight=6) G.add_edge(3, 4,... 閱讀更多

要使用 matplotlib 在 Python 中填充多邊形內的區域，我們可以採取以下步驟：步驟設定圖形大小並調整子圖之間和周圍的填充。建立一個圖形和一組子圖。獲取多邊形的例項。獲取具有可迭代多邊形的通用補丁集合。向軸的集合中新增“集合”；返回集合。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.collections import PatchCollection from matplotlib.patches import Polygon import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots(1) polygon = Polygon(np.random.rand(6, 2), closed=True, alpha=1) ... 閱讀更多

要獲得 Seaborn 點圖上的資料標籤，我們可以採取以下步驟：步驟設定圖形大小並調整子圖之間和周圍的填充。建立一個包含二維、大小可變、可能異構的表格資料的 DataFrame，df。建立一個點圖。獲取軸補丁和標籤；使用相應的標籤進行註釋。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({'a': [1, 3, 1, 2, 3, 1]}) ax = sns.pointplot(df["a"], order=df["a"].value_counts().index) for p, label in zip(ax.patches, df["a"].value_counts().index): ax.annotate(label,... 閱讀更多

要使用 Python 繪製帶有插值的精確召回曲線，我們可以採取以下步驟：步驟設定圖形大小並調整子圖之間和周圍的填充。使用 numpy 建立 r、p 和重複召回 i 資料點。建立一個圖形和一組子圖。繪製 r.shape 範圍內的召回矩陣。使用 plot() 方法繪製 r 和 dup_r 資料點。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True r = np.linspace(0.0, 1.0, num=10) p = np.random.rand(10) * (1. - r) dup_p = p.copy() i ... 閱讀更多

為了在 matplotlib 的散點圖上新增額外的點，我們可以按照以下步驟操作：步驟設定圖形大小並調整子圖之間和周圍的填充。建立一個 x 和 y 資料點的列表。用 x 和 y 資料點建立一個散點圖。用 marker='*' 繪製附加點。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt # 設定圖形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 資料點列表 x = [1, 2, 6, 4] y = [1, 5, 2, 3] # 散點圖 ... 閱讀更多