ในการกำหนดอัตราส่วนกว้างยาวของพล็อต 3 มิติใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: ใช้ figure() วิธีสร้างร่างใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่ รับแกนปัจจุบัน สร้างแกนใหม่หากจำเป็นด้วย projection=3d สร้างจุดข้อมูล R, Y และ z โดยใช้ numpy สร้างแผนผังพื้นผิวโดยใช้ R, Y และ z กำหนดอัตราส่วนโดยใช้

Gaussian กรองรูปภาพด้วยค่า NaN ทำให้ค่าทั้งหมดของเมทริกซ์ NaN ซึ่งสร้างเมทริกซ์ค่า NaN ขั้นตอน สร้างร่างและชุดแผนย่อย สร้างเมทริกซ์ที่มีค่า NaN ในเมทริกซ์นั้น แสดงข้อมูลเป็นรูปภาพ เช่น บนแรสเตอร์ปกติ 2 มิติ ข้อมูล . ใช้ตัวกรองเกาส์เซียนกับข้อมูล แสดงข้อมูลเป็นรูปภาพ เช่น บนแรสเตอร์ปกติ 2 มิติ gauss

ในการวาดเส้นโค้งที่เป็นพารามิเตอร์โดยใช้ pyplot.plot() เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย เริ่มต้นตัวแปร N สำหรับจำนวนตัวอย่าง สร้างจุดข้อมูล t, r, x และ y โดยใช้ numpy สร้างร่างและชุดแผนย่อย ใช้ plot() วิธีการลงจุด x และ ย จุดข้อ

Matplotlib ไม่สนับสนุนฟังก์ชันการทำงานเพื่อพล็อตสมการโดยนัย อย่างไรก็ตาม คุณสามารถลองใช้โค้ดแบบที่เราได้แสดงไว้ที่นี่ ขั้นตอน สร้าง xrange และ ส้ม จุดข้อมูลโดยใช้ตัวเลข ส่งคืนเมทริกซ์พิกัดจากเวกเตอร์พิกัดโดยใช้ meshgrid() วิธีการ สร้างสมการจาก x และ y สร้างรูปร่าง 3 มิติโดยใช้วิธี contour() ด้วย x,

ในการรับป้ายกำกับที่ว่างเปล่าก่อนที่จะแสดงพล็อตใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้างรายการจุดข้อมูล เพิ่มแผนย่อยให้กับตัวเลขปัจจุบันโดยใช้ subplot() วิธีการ ตั้งค่า ขีด และ ป้ายกำกับ ใช้ set_xticks() เมธอดและ set_xticklabels() วิธีการ ในการรับป้ายกำกับที่ว่างเปล่า ให้ใช้ ge

ในการพล็อตแกน X หรือ Y หลายแกน เราสามารถใช้ twinx() หรือ แฝด() วิธีการ เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - การใช้ แผนย่อย() วิธีการสร้างร่างและชุดของแผนย่อย พล็อตจุดข้อมูล [1, 2, 3, 4, 5] บนมาตราส่วนแกน Y ด้านซ้าย ใช้ twinx() วิธีสร้างแกนคู่ที่มีแกน X ที่ใช้ร่วมกัน แต่แกน Y อิสระคือ ax2 พล็อ

ในการสร้างป้ายกำกับแกน LaTeX ที่มีน้ำหนักแบบอักษรตัวหนาใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: สร้างจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ numpy ใช้ แผนย่อย() วิธีการ เพิ่มโครงเรื่องย่อยให้กับตัวเลขปัจจุบัน ตั้งค่าขีด x และ y ด้วยจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ set_xticks และ set_yticks ตามลำดับ พล็อต x และ y โดยใ

ในการพล็อตระบบพิกัดคาร์ทีเซียนใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - เริ่มต้นตัวแปร (N) ด้วยคุณค่า สร้างจุดข้อมูลแบบสุ่มสำหรับ x และ y พล็อตจุดโดยใช้ กระจาย เมธอดที่มีจุดข้อมูล x และ y หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ show() วิธีการ ตัวอย่าง import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rc

ในการสร้างป้ายกำกับแกน LaTeX ที่มีน้ำหนักแบบอักษรตัวหนาใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: สร้างจุดข้อมูลสำหรับ x. สร้างจุดข้อมูลสำหรับ y นั่นคือ y=sin(x) . พลอตเส้นโค้ง x และ y ด้วยการแสดง LaTex หากต้องการเปิดใช้งานป้ายกำกับ ให้ใช้ legend() วิธีการ หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ show() วิธีการ

หากต้องการทำเครื่องหมายขีดย่อยที่ยาวขึ้นใน matplotlib เราสามารถใช้ tick_params() วิธีการสำหรับความยาวและความกว้างของเห็บขนาดเล็กและใหญ่ ขั้นตอน เพิ่มแผนย่อยให้กับตัวเลขปัจจุบันโดยใช้ subplot() วิธีการ พล็อตค่า range(2) s สำหรับจุดข้อมูล x และ y เปิดเครื่องหมายขีดเล็ก ๆ ของแถบสีโดยไม่ต้อง

ในการหมุนป้ายกำกับในแผนย่อย เราสามารถใช้ set_xticklabels() หรือ set_yticklabels() ด้วย การหมุน อาร์กิวเมนต์ในวิธีการ สร้างรายการตัวเลข (x) ที่ใช้ติ๊กแกนได้ รับแกนโดยใช้ subplot() ที่ช่วยในการเพิ่มพล็อตย่อยให้กับตัวเลขปัจจุบัน ตั้งค่าขีดบนแกน X และ Y โดยใช้ set_xticks และ set_yticks ตามลำดับ

ในการพล็อตวงกลมด้วย edgecolor ใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่โดยใช้ figure() วิธีการ เพิ่มวิธีการแปลงย่อยให้กับแกนปัจจุบัน สร้างแวดวง ตัวอย่างโดยใช้ Circle() คลาสที่มี edgecolor และ linewidth ของขอบ เพิ่มเส้นทางวงกลมบนโครงเรื่อง

ในการพล็อตกราฟแท่งจากชุด Pandas ใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้างพจนานุกรมของคีย์ต่างๆ ระหว่างช่วง 1 ถึง 10 สร้างดาต้าเฟรมโดยใช้ดาต้าเฟรมของ Pandas สร้างกราฟแท่งโดยใช้ plot() เมธอดด้วย kind=bar . หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ show() วิธีการ ตัวอย่าง import pandas as pd fro

ในการเปลี่ยนแบบอักษรติ๊กแกนใน matplotlib เมื่อแสดงผลโดยใช้ LaTeX เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้างจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ numpy ใช้ แผนย่อย() วิธีเพิ่มแผนย่อยให้กับตัวเลขปัจจุบัน ตั้งค่าขีด x และ y ด้วยจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ set_xticks และ set_yticks ตามลำดับ พล็อต x และ y โดยใช้

ในการแสดงพิกัดเหตุการณ์การปล่อยเมาส์ด้วย matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างร่างและชุดแผนย่อย พล็อตบรรทัดในช่วง 10 ผูกฟังก์ชัน *onclick* ถึงงาน *button_release_event* . พิมพ์เหตุการณ์และข้อมูล x และ y หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ sho

ในการจัดเก็บพิกัดเหตุการณ์ของเมาส์ด้วย matplotlib เราสามารถใช้ button_press_event เหตุการณ์.− ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างร่างและชุดแผนย่อย พล็อตบรรทัดในช่วง 10 ผูกฟังก์ชัน *onclick* ไปที่งาน *button_press_event*. พิมพ์ x และ ย ข้อมูลเหตุการณ์ หากต้องการแ

ในการเขียนกรณีทดสอบหน่วยเทียบกับโค้ด เราสามารถพิจารณาพล็อตที่ใช้อาร์เรย์เป็นจุด x และพล็อตเป็น y=x^2 ขณะทดสอบ เราจะแยก y_data สำหรับจุดข้อมูล x- ขั้นตอน สร้างวิธีการ เช่น plot_sqr_curve(x) เพื่อพล็อต x และ x^2 โดยใช้ plot() เมธอดและส่งคืนพล็อต ในการทดสอบ ให้ใช้ unittest.TestCase เขียน test_curve_s

เพื่อแสดงพล็อตใน Flask เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: สร้างแอปพลิเคชันขนาดเล็ก หากต้องการเรียกใช้แอปพลิเคชัน Flask ให้ไปที่ไดเร็กทอรีปัจจุบัน $ ส่งออก FLASK_APP=file.py เรียกใช้ขวด $$ เปิดเบราว์เซอร์ กด url:https://127.0.0.1:5000/print-plot/ ในการพล็อตตัวเลข เราสามารถสร้างจุดข้อมูลสำหรับ x และ y โ

ในการแสดงแถบสีหลายแถบใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างร่างและชุดแผนย่อย เริ่มต้นตัวแปร N สำหรับจำนวนข้อมูลตัวอย่าง สร้าง data1แบบสุ่ม ใช้ numpy. แสดงข้อมูลเป็นรูปภาพ เช่น บนแรสเตอร์ปกติ 2 มิติ ด้วย data1 . เพิ่มแถบสีให้กับพล

สมมติว่าเราได้รับรายการเชื่อมโยงที่มีโหนดเริ่มต้นเป็น หัว และเลขจำนวนเต็มสองตัว m และ n เราต้องสำรวจรายการและลบโหนดบางโหนดเช่นโหนด m แรกจะถูกเก็บไว้ในรายการและโหนดถัดไป n โหนดหลังจาก m โหนดแรกถูกลบ เราดำเนินการนี้จนกว่าเราจะพบจุดสิ้นสุดของรายการที่เชื่อมโยง เราเริ่มจากเฮดโหนด และรายการลิงก์ที่แก้ไขจ