ในการหมุนคำอธิบายประกอบ matplotlib ให้ตรงกับบรรทัด เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่โดยใช้ figure() วิธีการ เพิ่ม ~.axes.Axes ไปยังรูปที่เป็นส่วนหนึ่งของการจัดเรียงแผนย่อยโดยใช้ add_subplot() วิธีการ เริ่มต้นตัวแปร m (ความชัน) และ c (การสกัดกั้น) สร้างจุดข้

หากต้องการเปลี่ยนขนาดหรือตำแหน่งของแผนย่อยหลังการสร้างแกน เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่โดยใช้ figure() วิธีการ เพิ่ม ~.axes.Axes ไปยังรูปที่เป็นส่วนหนึ่งของการจัดเรียงแผนย่อยโดยใช้ add_subplot() วิธีการ เลย์เอาต์กริดเพื่อวางแผนผังย่อยภายในรูปโดยใช้ Grid

ในการวางป้ายกำกับระหว่างสองขีด เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: โหลดข้อมูลตัวอย่าง r. สร้างสำเนาของอาร์เรย์ ส่งไปยังประเภทที่ระบุ สร้างร่างและชุดแผนย่อยโดยใช้ แผนย่อย() วิธีการ พล็อตวันที่และข้อมูลตัวอย่าง ตั้งค่าตัวระบุตำแหน่งของทิกเกอร์หลัก/รองโดยใช้ set_major_locator() และ set_minor_locator() วิธี

ในการเปลี่ยนขนาดฟอนต์ของตารางด้วย matplotlib เราสามารถใช้ set_fontsize() วิธีการ ขั้นตอน สร้างร่างและชุดแผนย่อย nrows=1 และ ncols=1 . สร้างข้อมูลแบบสุ่มโดยใช้ numpy สร้าง คอลัมน์ ความคุ้มค่า ทำให้แกน แน่น และ ปิด . เริ่มต้นตัวแปร ขนาดแบบอักษร เพื่อเปลี่ยนขนาดตัวอักษร กำหนดขนาดแบบอักษรของตารางโดยใช้

ในการพล็อตเมทริกซ์ 2 มิติใน Python ด้วยแถบสี เราสามารถใช้ numpy เพื่อสร้างเมทริกซ์อาร์เรย์ 2 มิติ และใช้เมทริกซ์นั้นใน imshow() วิธีการ ขั้นตอน สร้าง data2D ใช้ numpy ใช้ imshow() วิธีการแสดงข้อมูลเป็นภาพ เช่น บนแรสเตอร์ปกติ 2 มิติ สร้างแถบสีสำหรับอินสแตนซ์ ScalarMappable *mappable* โดยใช้

ในการพล็อตฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็นตามตัวอย่าง เราสามารถใช้ numpy สำหรับจุดข้อมูล x และ y ขั้นตอน สร้างจุดข้อมูล x และ p โดยใช้ numpy พล็อตจุดข้อมูล x และ p โดยใช้เมธอด plot() สเกลแกน X ในช่วง หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้เมธอด show() ตัวอย่าง import numpy as np from matplotlib import pyplot

ในการจำกัดจำนวนกลุ่มที่แสดงในแผนภาพ Seaborn เราสามารถใช้ตัวแปร group_count ใช้ใน countplot() อาร์กิวเมนต์ของเมธอด ขั้นตอน สร้างร่างและแผนย่อยสองชุด สร้าง data frame โดยใช้ Pandas ด้วยสองปุ่ม เริ่มต้นตัวแปร group_count เพื่อจำกัดจำนวนกลุ่มใน countplot() วิธีการ ใช้ countplot() วิธีการแสดง

ในการซ้อนทับการแบ่งส่วนรูปภาพด้วย numpy เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้างอาร์เรย์มาสก์ขนาด 10×10 อัปเดตอาร์เรย์ที่ปิดบังด้วย 1 สำหรับบางภูมิภาค สร้างข้อมูลรูปภาพโดยใช้ numpy มาสก์อาร์เรย์ที่ตรงตามเงื่อนไข เพื่อรับข้อมูลที่มาสก์ สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่โดยใช้ fi

ในการพล็อตเส้นแนวนอนบนหลายแผนย่อยใน Python เราสามารถใช้แผนย่อยเพื่อรับหลายแกนและ axhline() วิธีการวาดเส้นแนวนอน ขั้นตอน สร้างร่างและชุดแผนย่อย ที่นี่ เราจะสร้าง 3 แผนย่อย ใช้ axhline() วิธีการวาดเส้นแนวนอนในแต่ละแกน หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ show() วิธีการ ตัวอย่าง from matplotlib import p

ในการใส่สีขอบของสี่เหลี่ยมใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่โดยใช้ figure() วิธีการ เพิ่ม แผนย่อย วิธีการไปยังแกนปัจจุบัน สร้างอินสแตนซ์สี่เหลี่ยมผืนผ้าโดยใช้ Rectangle() คลาสที่มี edgecolor และ linewidth ของขอบ เพิ่มเส้นทางสี่เหลี่

หากต้องการกำหนดสีเดียวกันสำหรับเครื่องหมายและเส้นใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - เริ่มต้น m, n และ x จุดข้อมูลโดยใช้ numpy สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่โดยใช้ figure() วิธีการ เคลียร์ตัวเลขโดยใช้ clf() วิธีการ เพิ่มแผนย่อยให้กับตัวเลขปัจจุบันโดยใช้ subplot()

สีเริ่มต้นของจุดกระจายคือสีน้ำเงิน เพื่อให้ได้สีน้ำเงินเริ่มต้นของจุดกระจาย matplotlib เราสามารถใส่คำอธิบายประกอบโดยใช้ annotate() วิธีการ ขั้นตอน สร้างร่างและชุดแผนย่อยโดยใช้ แผนย่อย() วิธีการ พล็อตจุดกระจายที่ตำแหน่ง (-1, 1) เพิ่มป้ายกำกับสำหรับจุดนั้น พล็อตจุดกระจายที่ (-0.9, 1) ตำแหน่ง เพิ่มป้า

ในการเปลี่ยนขนาดฟิกสำหรับ mathshow เราสามารถใช้ figsize ในอาร์กิวเมนต์ของเมธอดฟิกและใช้วิธีฟิกนัม inmatshow() ขั้นตอน สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่โดยใช้ figure() วิธีการ สร้างดาต้าเฟรมโดยใช้ Pandas ใช้ matshow() วิธีการแสดงอาร์เรย์เป็นเมทริกซ์ในหน้าต่างรูปใหม่ อาร์กิวเมนต์ ฟิกนัม สา

หากต้องการอ่านรูปภาพใน Python OpenCV เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - โหลดรูปภาพจากไฟล์ แสดงรูปภาพในหน้าต่างที่ระบุ รอสักครู่เพื่อกดปุ่ม ทำลายหน้าต่าง HighGUI ทั้งหมด ตัวอย่าง import cv2 img = cv2.imread("baseball.png", cv2.IMREAD_COLOR) cv2.imshow("baseball", img) cv2.waitKey(0

ในการตั้งค่าขั้นตอนบนแกน X ในรูปใน Matplotlib Python เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - ขั้นตอน สร้างรายการจุดข้อมูล x. เพิ่มแผนย่อยให้กับตัวเลขปัจจุบันโดยใช้ subplot() วิธีการ ตั้งค่า xticks และ ป้ายกำกับ ด้วย rotation=45 . หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ show() วิธีการ ตัวอย่าง import matplotlib.pyplot as

ในการเปลี่ยนขนาดตัวอักษรของขีดของแถบสี เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: สร้างชุดข้อมูลสุ่มขนาด 5☓5 แสดงข้อมูลเป็นรูปภาพ เช่น บนแรสเตอร์ปกติ 2 มิติ สร้างแถบสีด้วยรูปภาพวัตถุที่แมปแบบสเกลาร์ได้ เริ่มต้นตัวแปรสำหรับขนาดฟอนต์เพื่อเปลี่ยนขนาดติ๊กของแถบสี ใช้แกน tick_params() วิธีการกำหนดขนาดขีดของแถบสี หา

ในการแก้ไขสีเค้าร่างของโหนดใน networkx เราสามารถใช้ set_edgecolor() วิธีการ ขั้นตอน สร้าง dataframe Pandas ด้วย จาก และ ถึง กุญแจ ส่งคืนกราฟจาก Pandas DataFrame ที่มีรายการขอบ รับตำแหน่งของโหนด วาดโหนดของกราฟโดยใช้ draw_networkx_nodes() . กำหนดสีเค้าร่างของโหนดโดยใช้ set_edgecolor() . หากต้องการแสด

ในการกำหนดจำนวนขีดในแถบสี เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: สร้างข้อมูลแบบสุ่มโดยใช้ numpy แสดงข้อมูลเป็นรูปภาพ เช่น บนแรสเตอร์ปกติ 2 มิติ สร้างแถบสีโดยใช้ แถบสี() เมธอดด้วยออบเจกต์ที่แมปสเกลาร์ของรูปภาพได้ ตั้งค่าการขีดและกาเครื่องหมายของแถบสีโดยใช้ set_ticks() และ set_ticklabels() วิธีการ หากต้องการ

ในการปิดแถบข้อผิดพลาดในพล็อตแถบ Seaborn เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: โหลดชุดข้อมูลตัวอย่างจากที่เก็บออนไลน์ (ต้องใช้อินเทอร์เน็ต) แสดงค่าประมาณจุดและช่วงความเชื่อมั่นด้วยแท่ง หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ show() วิธีการ ตัวอย่าง import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["

ในการลงจุดข้อมูลลงใน imshow() ด้วย colormap ที่กำหนดเองใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างจุดข้อมูลแบบสุ่มโดยใช้ numpy สร้าง แมปสี วัตถุจากรายการสี แสดงข้อมูลเป็นรูปภาพ เช่น บนแรสเตอร์ปกติ 2 มิติ หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ show(