要在 Python 中製作多邊形雷達（蜘蛛）圖，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。建立一個包含運動和值列的 Pandas 資料框。建立一個新圖形或啟用現有圖形。將“ax”作為子圖排列的一部分新增到圖形中。根據資料框值，獲取 theta 值。獲取資料框的值列表。使用 theta 和值資料點製作條形圖。填充多邊形之間的區域。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例匯入 pandas 為 pd 匯入 matplotlib.pyplot 為 plt 匯入 numpy 為 np ... 閱讀更多

要在 matplotlib 中使用 scatter() 在 3D 散點圖中新增圖例，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。初始化一個變數 N 來儲存樣本資料數量。建立 x 和 y 資料點；建立 z1 和 z2 資料點列表。向當前圖形新增一個子圖，投影='3d'。使用 plot() 在 2d 軸上繪製 x、y 和 z1 資料點，標記為 *。使用 plot() 在 2d 軸上繪製 x、y 和 z2 資料點，標記為 o。在圖形上放置圖例。要顯示圖形 ... 閱讀更多

要從資料框中刪除 NaN 值而無需過濾或插值，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。建立一個數組以製作 Pandas 資料框。具有軸標籤（包括時間序列）的一維 ndarray。繪製插值，“索引”、“值” - 使用索引的實際數值。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例匯入 numpy 為 np 匯入 pandas 為 pd 從 matplotlib 匯入 pyplot 為 plt # 設定圖形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # Numpy 陣列資料 = np.array([1., 1.2, 0.89, np.NAN, ... 閱讀更多

要在 matplotlib 直方圖中為不同的條形指定不同的顏色，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。建立圖形和一組子圖。使用 100 個樣本資料繪製隨機資料的直方圖。在箱數範圍內迭代併為每個條形設定隨機面顏色。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例匯入 numpy 為 np 匯入 matplotlib.pyplot 為 plt 匯入隨機匯入字串 # 設定圖形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 圖形和一組子圖 fig, ax = ... 閱讀更多

要在 matplotlib 中僅使用陰影填充區域（無背景顏色），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。初始化一個變數 n 來儲存樣本資料數量。建立圖形和一組子圖。繪製 x 和 y 資料點。使用圓形陰影、edgecolor="blue" 填充 x 和 y 之間的區域。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例匯入 numpy 為 np 匯入 matplotlib.pyplot 為 plt # 設定圖形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 樣本資料數量 n = 256 ... 閱讀更多

要在 matplotlib 中將線條顏色設定為橙色並指定線條標記，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 x 和 y 資料點。使用屬性 color='orange' 和 marker='*' 繪製 x 和 y 資料點。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例匯入 matplotlib.pyplot 為 plt 匯入 numpy 為 np # 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 = np.sin(x) # 使用顏色繪製資料點 ... 閱讀更多

要處理使用 Python 繪製箱線圖時的 NaN 值，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。初始化一個變數 N 用於資料樣本和範圍。接下來建立隨機分佈、中心資料、異常值高低、獲取連線資料和過濾資料。使用 boxplot() 方法建立箱線圖。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例匯入 matplotlib.pyplot 為 plt 匯入 numpy 為 np # 設定圖形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 資料樣本 N = 10 # 隨機分佈 ... 閱讀更多

要使用 matplotlib 繪製平滑曲線，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。建立資料點列表，x 和 y。繪製 x 和 y 資料點。建立用於平滑線的 x_new 和 bspline 資料點。獲取 y_new 資料點。計算（係數）插值 B 樣條曲線。使用 plot() 方法繪製 x_new 和 y_new 資料點。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例匯入 numpy 為 np 從 matplotlib 匯入 pyplot 為 plt 從 scipy 匯入插值 # 設定圖形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # x ... 閱讀更多

在 3D 計算機圖形學中，體素表示三維空間中規則網格上的值。我們可以說體素是 2D 中使用的畫素的 3D 等價物。畫素是 2D 影像內的正方形，在 2D 網格中具有位置和單個顏色值，而體素是 3D 模型內的立方體，在 3D 網格中具有位置和單個顏色值。要使用 matplotlib 表示體素，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 ... 閱讀更多

為了避免在 matplotlib.pyplot 中出現線條顏色重複，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 x 和 y 資料點。使用 plot() 方法繪製 x 和 y 資料點。在 plot() 方法中，為 color 屬性使用唯一的十六進位制值，例如，color="#980ab5" 可將圖形設定為唯一的顏色。您也可以指定您選擇的特定顏色，例如，color="green"。要顯示圖形，請使用 show() 方法。示例匯入 numpy as np 從 matplotlib 匯入 pyplot as plt # 設定圖形大小 plt.rcParams["figure.figsize"] ... 閱讀更多