ในการพล็อตจุดกระจายในการฉายภาพ 3 มิติด้วยขนาดมาร์กเกอร์ที่แตกต่างกัน เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างจุดข้อมูล xs, ys และ zs โดยใช้ numpy เริ่มต้นตัวแปร s สำหรับขนาดต่างๆ ของเครื่องหมาย สร้างตัวเลขหรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่โดยใช้ figur

เราสามารถใช้คำอธิบายประกอบ () เพื่อวางอีโมจิที่ด้านบนของแถบ ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างรายการความถี่ และ ป้ายกำกับ มีอีโมจิอยู่ด้วย สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่โดยใช้ figure() วิธีการ พล็อตบาร์โดยใช้ bar() วิธีการ ใช้ ใส่คำอธิบายประกอบ() ว

เพื่อให้เส้นขอบของเส้นในฟังก์ชันการพล็อต matplotlib เราสามารถเรียกใช้ฟังก์ชัน plot() สองครั้งด้วยความกว้างของเส้นที่แตกต่างกัน ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ numpy พล็อตจุดข้อมูล x และ y โดยที่ ความกว้างของเส้น=10 และ สี=ดำ พล็อตอีกค

ในการปิดการใช้งานจุดเล็ก ๆ ของพล็อตบันทึกใน matplotlib เราสามารถใช้ minorticks_off() วิธีการ ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ numpy เพิ่มแผนผังย่อยให้กับตัวเลขปัจจุบัน ที่ดัชนี 1 พล็อตจุดข้อมูล x และ y ด้วย สี=สีแดง สร้าง x-scale เป็นค

ในการพล็อตเส้นที่ทับซ้อนกันใน matplotlib เราสามารถใช้ตัวแปรที่ทับซ้อนกันซึ่งโดยทั่วไปจะตั้งค่าความทึบหรือค่าอัลฟาในพล็อต ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย เริ่มต้นตัวแปรที่ทับซ้อนกันเพื่อตั้งค่าอัลฟาของเส้น พล็อตบรรทัดที่ 1 และบรรทัดที่ 2 ด้วยสีแดงและสีเขียวตามลำดับโ

ในการพล็อตแท่ง 3 มิติโดยไม่มีแกน เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่โดยใช้ figure() วิธีการ เพิ่มแกนให้กับตัวเลขการคลายตัวเป็นการจัดเรียงแผนย่อย สร้างจุดข้อมูล x3, y3 และ z3 โดยใช้ numpy สร้างจุดข้อมูล

ในการพล็อตเส้นแนวนอนและแนวตั้งที่ลากผ่านจุด เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างสองเส้นโดยใช้ความชัน (m1, m2) และจุดตัด (c1 และ c2) เริ่มต้นความชันและค่าสกัดกั้น สร้างจุดข้อมูล x โดยใช้ numpy พล็อตจุดข้อมูล x, m1, m2, c2 และ c1 โดยใช้ plot()

ในการเขียนข้อความเหนือแท่งบนพล็อตแท่ง เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างรายการของ ปี , ประชากร และ x . เริ่มต้นตัวแปรความกว้าง สร้างภาพและชุดของแผนย่อยโดยใช้วิธีการย่อย () ตั้งค่า ป้ายกำกับ , ชื่อเรื่อง , xticka และ xticklabels . พล็อตแถบโด

Axes.flat หมายถึง ตัววนซ้ำ . 1D เหนืออาร์เรย์ มาดูตัวอย่างการใช้ axes.flat . กัน . ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างภาพและชุดแผนย่อยโดยใช้ แผนย่อย() วิธีการ สร้าง x และ ย จุดข้อมูลโดยใช้ numpy ใช้ axes.flat และวนซ้ำทุกแกน (ขั้นตอนที่ 2) พล็อตจุดข้

ในการสร้างพล็อตกระจายที่มีค่า Y หลายค่าสำหรับแต่ละ X เราสามารถสร้าง x และ ย จุดข้อมูลโดยใช้ numpy, zip และวนซ้ำเข้าด้วยกันเพื่อสร้างพล็อตแบบกระจาย ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างจุดข้อมูล xs และ ys แบบสุ่มโดยใช้ numpy Zip xs และ ys ทำซ้ำพวกเขาด้วยกัน

ในการแปลงหรือปรับขนาดค่าแกนและกำหนดความถี่ติ๊กใหม่ใน matplotlib เราสามารถสร้างรายการ xticks และ xtick_labels ใช้ xticks() กระบวนการ. วางมาตราส่วนแกนและกำหนดความถี่ขีดใหม่ ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย เริ่มต้นตัวแปร n สำหรับจำนวนจุดข้อมูล สร้างจุดข้อมูล x

ในการวาดเครื่องหมายขีดแกนแบบ R (ค่าเริ่มต้นคือรูปแบบปกติ) ที่ชี้ออกไปด้านนอกจากแกนใน matplotlib เราสามารถใช้ rcParams[xticks.direction]=out สำหรับแกน X ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย ตั้งค่าภายนอก ติ๊ก คะแนนโดยใช้ plt.rcParams . เริ่มต้นตัวแปรสำหรับจำนวนจุ

ในการวาดกราฟเครือข่ายด้วย networkx และ matplotlib plt.show() − กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างวัตถุสำหรับ dataframe ด้วยคีย์ จาก และ ถึง . รับกราฟที่มี edgelist . วาดกราฟ (ขั้นตอนที่ 3) โดยใช้ draw() เมธอดที่มีคุณสมบัติของโหนดบางอย่าง หากต้องการแสดงรูป

ในการแมปค่ากับทูเพิลสี (แดง เขียว และน้ำเงิน) ใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้างรายการค่าตั้งแต่ 1.00 ถึง 2.00 นับ=10 รับข้อมูลที่ปรับให้เป็นเส้นตรงเป็นเส้นตรงในช่วง vmin และ vmax รับวัตถุเพื่อจับคู่ข้อมูลสเกลาร์กับ rgba วนซ้ำค่าเพื่อจับคู่ค่าสี พิมพ์ค่าเทียบกับค่าสีแ

การเรียกใช้เมธอด imread แบบง่ายๆ จะโหลดรูปภาพของเราเป็นอาร์เรย์ NumPy แบบหลายมิติ (หนึ่งรายการสำหรับองค์ประกอบสีแดง สีเขียว และสีน้ำเงินแต่ละรายการตามลำดับ) และ imshow จะแสดงรูปภาพของเราบนหน้าจอ ในขณะที่ cv2 แสดงถึงภาพ RGB เป็นอาร์เรย์ NumPy แบบหลายมิติ แต่อยู่ในลำดับที่กลับกัน ขั้นตอน กำหนดขนาดร

เพื่อลดความหนาแน่นของ x-ticks ใน Seaborn เราสามารถใช้ set_visible=False สำหรับตำแหน่งคี่ ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างดาต้าเฟรมด้วยคีย์แกน X และแกน Y แสดงการประมาณการจุดและช่วงความเชื่อมั่นด้วยแท่งโดยใช้ barplot() วิธีการ ทำซ้ำ bar_plot.get_xtick

เพื่อให้ matplotlib scatterplots โปร่งใสเป็นกลุ่ม เราสามารถเปลี่ยน อัลฟ่า ค่าใน scatter() วิธีอาร์กิวเมนต์ที่มีค่ากลุ่มอื่น ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างเมธอดเพื่อคืนค่าจุด x และ y ที่จัดกลุ่ม รับจุดข้อมูลกลุ่ม 1 และกลุ่ม 2 พล็อต group1, x และ y

ในการแสดงพิกัด X ทั้งหมด (หรือพิกัด Y) เราสามารถใช้ xticks() เมธอด (หรือ yticks() ) ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้าง x และ ย จุดข้อมูลโดยใช้ numpy กำหนดระยะขอบ x=0 และ y=0 บนแกน พล็อต x และ ย จุดข้อมูลโดยใช้วิธี plot() ใช้ xticks() วิธีแสดงพิกัด

เราสามารถพล็อต statsmodels การถดถอยเชิงเส้น (OLS) ด้วยเส้นโค้งที่ไม่เป็นเชิงเส้น แต่มีข้อมูลเชิงเส้น ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย หากต้องการสร้างใหม่ เราสามารถใช้ seed() วิธีการ เริ่มต้นจำนวนตัวอย่างและตัวแปรซิกมา สร้างจุดข้อมูลเชิงเส้น x, X, เบต้า, t

ในการพล็อตวงล้อสีตามแผนผังสีโดยใช้ Python/Matplotlib เราสามารถใช้ แถบสี และสามารถใช้ทองแดง แผนที่สี . ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่โดยใช้ figure() วิธีการ เพิ่มแกนให้กับรูปโดยใช้ add_axes() วิธีการ กำหนดทิศท