要使用 seaborn 建立多個帶有連線點的系列散點圖，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。建立一個包含二維、大小可變、可能異構的表格資料的 Pandas 資料框。用於繪製條件關係的多圖網格。將繪圖函式應用於資料的每個方面的子集。繪製散點圖和具有 x 和 y 資料點的點。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例import pandas as pd import seaborn as sns from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame({"x": [4, ... 閱讀更多

要在 matplotlib 中建立具有等面積 bin 的直方圖，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。使用 numpy 建立隨機資料點。繪製具有 equal_area 方法的直方圖，該方法使補丁的面積相等。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"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True def equal_area(x, nbin):    pow = 0.5    dx = np.diff(np.sort(x))    tmp = np.cumsum(dx ** pow)    tmp = np.pad(tmp, (1, 0), 'constant')    return np.interp(np.linspace(0, tmp.max(), ... 閱讀更多

要在 seaborn 中組合兩個熱圖，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。建立兩個 Pandas 資料框。建立一個圖形和一組子圖，ax1 和 ax2。將矩形資料作為顏色編碼矩陣繪製在 ax1 和 ax2 上。將刻度和刻度標籤（如果存在）移動到軸的右側。將子圖之間的填充寬度保持為最小，作為平均軸寬度的分數。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns plt.rcParams["figure.figsize"] ... 閱讀更多

要在 Python 類中按列建立分層箱線圖，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。建立一個包含二維、大小可變、可能異構的表格資料的 Pandas 資料框。計算一組資料的直方圖。建立按列分層的箱線圖。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例import pandas as pd import numpy as np 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 # Pandas 資料框 df = pd.DataFrame({"column1": [4, 6, 7, 1, 8], "column2": [1, 5, 7, ... 閱讀更多

要繪製按日期聚合的 Pandas 資料框，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。建立一個包含二維、大小可變、可能異構的表格資料的 Pandas 資料框 df。獲取按日期聚合的 Pandas 資料框的值。使用 kind="bar" 繪製 df（步驟 3）。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt, dates # 設定圖形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 建立一個數據框 df = pd.DataFrame(dict(data=list(pd.date_range("2021-01-01", periods=10)), value=np.linspace(1, 10, 10))) df = df.groupby('data').agg(['sum']).reset_index() ... 閱讀更多

要使 matplotlib 中折線圖的線顏色隨資料索引而變化，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。使用 numpy 建立 x 和 y 資料點。獲取較小的限制，dydx。使用 numpy 獲取點和線段資料點。建立一個圖形和一組子圖。建立一個類，當呼叫時，將資料線性歸一化到某個範圍內。從 numpy 陣列 *A* 設定影像陣列。設定集合的線寬(s)。設定軸 1 的顏色條。從顏色列表（即 r、g 和 b）生成 Colormap 物件。重複 ... 閱讀更多

要使用 matplotlib 的 LaTeX 格式化程式格式化浮點數，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。使用 numpy 建立 x 和 y 資料點。使用 plot() 方法繪製 x 和 y 資料點。填充曲線之間的區域。使用 LaTeX 表示法設定圖形的標題。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例import numpy as np 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 # x 和 y 資料點 x = np.linspace(-5, 5, 100) y = x**3/3 ... 閱讀更多

要在一個 matplotlib 圖形中設定區域性 rcParams 或 rcParams，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。初始化一個變數 N 來儲存樣本資料數量。使用 numpy 建立 x 和 y 資料點。返回一個上下文管理器，用於臨時更改 rcParams。在索引 1 處向當前圖形新增子圖。使用 plot() 方法繪製 x 和 y 資料點。在索引 2 處向當前圖形新增子圖。使用 plot() 方法繪製 x 和 y 資料點。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例import pandas as pd import ... 閱讀更多

要在 Pandas 或 Matplotlib 中在一個圖形中繪製多個箱線圖，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。建立一個包含兩列的 Pandas 資料框。使用 plot() 方法繪製資料框，kind='boxplot'。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例import pandas as pd import numpy as np 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 # Pandas 資料框 data = pd.DataFrame({"Box1": np.random.rand(10), "Box2": np.random.rand(10)}) # 繪製資料框 ax = data[['Box1', 'Box2']].plot(kind='box', title='箱線圖') # 顯示 ... 閱讀更多

要在Python中繪製多元函式，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建立隨機的x、y和z資料點。建立一個圖形和一組子圖。建立帶有x、y和z資料點的散點圖。為ScalarMappable例項s建立一個顏色條。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 def func(x, y):    return 3 * x + 4 * y - 2 + np.random.randn(30) x, y ... 閱讀更多