ในการปรับขนาดแกนใน mplot3d เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้างตัวเลขหรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่โดยใช้ figure() วิธีการ สร้างอินสแตนซ์แกน 3 มิติทันทีโดยใช้ Axes3D() ชั้นเรียน ในการปรับขนาดแกน X ให้ใช้ set_xlim3d() วิธีการ หากต้องการปรับขนาดแกน Y ให้ใช้ set_ylim3d() วิธีการ หากต้อง

ในการกำหนดสีให้เป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้างตัวเลขหรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่โดยใช้ figure() วิธีการ เพิ่ม ~.axes.Axes ไปยังรูปที่เป็นส่วนหนึ่งของการจัดเรียงแผนย่อยโดยใช้ add_subplot() วิธีการ สี่เหลี่ยมผืนผ้าถูกกำหนดผ่านจุดยึดที่มีความกว้างแ

เพื่อให้ได้จุดศูนย์กลางของชุดจุด เราสามารถเพิ่มองค์ประกอบทั้งหมดของรายการและหารผลรวมนั้นด้วยความยาวของรายการเพื่อให้ผลลัพธ์สามารถเป็นศูนย์กลางของแกนที่เกี่ยวข้องได้ ขั้นตอน สร้างรายการจุดข้อมูลสองรายการ พล็อตจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ plot() วิธีการ รับทูเพิลตรงกลางของจุดข้อมูล x และ y วา

ในการเพิ่มข้อความลงในรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าใน matplotlib เราสามารถเพิ่มป้ายกำกับในวิธีการใส่คำอธิบายประกอบที่จุดกึ่งกลางของรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าได้ ขั้นตอน สร้างตัวเลขหรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่โดยใช้ figure() วิธีการ เพิ่มการจัดเรียงแผนย่อยในแกนปัจจุบัน ในการเพิ่มรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าในพล็อต ใ

ในการพล็อตกราฟ 3 มิติโดยใช้ Python เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่โดยใช้ figure() วิธีการ รับวัตถุแกน 3 มิติ สร้างรายการ x, y และ z สำหรับจุดข้อมูล เพิ่มจุดกระจาย 3 มิติโดยใช้ scatter3D() เมธอด โดยมีจุดข้อมูล x, y และ z ที่มี markersize=150 แ

ในการแชร์x เมื่อใช้ subplot2grid เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้างข้อมูลสุ่ม t, x, y1 และ y2 โดยใช้ numpy สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่โดยใช้ figure() วิธีการ สร้างแผนย่อยที่ตำแหน่งเฉพาะภายในตารางปกติด้วย colspan=3 และ rowspan=2 . สร้างแผนย่อยที่ตำแหน่งเฉพาะภายในตาราง

เพื่อให้ sns.clustermap ชุดข้อมูล เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - ตั้งค่าพารามิเตอร์ธีมหลายรายการในขั้นตอนเดียว โหลดชุดข้อมูลตัวอย่างจากที่เก็บออนไลน์ (ต้องใช้อินเทอร์เน็ต) ส่งคืน รายการ และ ดรอป จากกรอบ เพิ่ม KeyError หากไม่พบ ให้ใช้ pop() วิธีการ พล็อตชุดข้อมูลเมทริกซ์เป็นแผนที่ความ

ในการพล็อตอนุกรมเวลาใน Python โดยใช้ matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้างจุด x และ y โดยใช้ numpy พล็อตจุด x และ y ที่สร้างขึ้นโดยใช้ plot() วิธีการ หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ show() วิธีการ ตัวอย่าง นำเข้า matplotlib.pyplot เป็น pltimport datetimeimport numpy เป็น npplt.rcPara

ในการส่งออกไฟล์ SVG จากตัวเลข matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างร่างและชุดแผนย่อย สร้างจุดข้อมูล x และ y แบบสุ่มโดยใช้ numpy พล็อตจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ plot() วิธีการ บันทึก .svg ฟอร์แมตไฟล์โดยใช้ savefig() ว

ในการสร้างฮิสโตแกรมจากรายการข้อมูลใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: สร้างรายการข้อมูล เช่น จุดข้อมูล x พล็อตฮิสโตแกรมด้วยจุดข้อมูล x หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้เมธอด show() ตัวอย่าง from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams[&q

ในการแปลงตัวเลขเป็นมาตราส่วนสีใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ ขั้นตอน สร้างจุดข้อมูล x, y และ c โดยใช้ numpy แปลงจุดข้อมูลเป็นดาต้าเฟรมของ Pandas สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่โดยใช้วิธีการ แผนย่อย() รับแผนผังสียอดนิยม ในการทำให้ข้อมูลเป็นเส้นตรง เราสามารถใช้ Normalize()

ในการวางตำแหน่งและจัดตำแหน่งคำอธิบายแผนภูมิของ matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: พล็อต บรรทัดที่ 1 และ line2 โดยใช้ plot() วิธีการ วางตำนานบนร่าง ใช้ bbox_to_anchor เพื่อกำหนดตำแหน่งและจัดแนวองค์ประกอบคำอธิบายในแนวนอน หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ show() วิธีการ ตัวอย่าง from matplotlib import

ในการทำให้เส้นชั้นความสูงเคลื่อนไหวใน matplotlib ใน Python เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: สร้างข้อมูลแบบสุ่มของรูปร่าง 10☓10 มิติ สร้างร่างและชุดแผนย่อยโดยใช้ แผนย่อย() วิธีการ สร้างภาพเคลื่อนไหวโดยเรียกใช้ฟังก์ชันซ้ำๆ *func* ใช้ FuncAnimation() คลาส. ในการอัปเดตค่าเส้นขอบในฟังก์ชัน เราสามารถกำหนดว

ในการสร้างพล็อต 3 มิติจากอาร์เรย์ 3 มิติ numpy เราสามารถสร้างอาร์เรย์ 3 มิติโดยใช้ numpy และแยกจุด x, y และ z สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่โดยใช้ figure() วิธีการ เพิ่ม ~.axes.Axes ไปยังรูปที่เป็นส่วนหนึ่งของการจัดเรียงแผนย่อยโดยใช้ add_subplot() วิธีการ สร้างข้อมูลสุ่มของ size=(3, 3

ในการพล็อตจุดบนพื้นผิวของทรงกลมใน Python เราสามารถใช้ plot_surface() วิธีการ ขั้นตอน สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่โดยใช้ figure() วิธีการ เพิ่มชุดแผนย่อยโดยใช้ add_subplot() วิธีการฉายภาพ 3 มิติ เริ่มต้นตัวแปร r . รับ ทีต้า ค่าจุดข้อมูลทรงกลมและจุดข้อมูล x, y และ z โดยใช้ต

ในการสร้างตารางแผนที่ความหนาแน่นใน Seaborn facetgrid เราใช้ heatmap() กับชุดข้อมูลสุ่ม 10×10 ขั้นตอน สร้างข้อมูลสุ่มขนาด 10×10 โดยมีขั้นต่ำ -1 และสูงสุด 10 พล็อตข้อมูลสี่เหลี่ยมเป็นเมทริกซ์เข้ารหัสสีโดยใช้ แผนที่ความร้อน() เมธอดที่มีข้อมูลและแมปสี twilight_r . หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ show(

ในการเลเยอร์คอนทัวร์และพล็อตพื้นผิวใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - เริ่มต้นตัวแปร เดลต้า, xrange, yrange, x และ y ใช้ numpy สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่โดยใช้ figure() วิธีการ รับแกนปัจจุบันที่ projection=3d . สร้างพล็อตเคาท์เตอร์ 3 มิติด้วยจุดข้อมูล x และ y

ในการหมุนข้อความแกนสำหรับแต่ละโครงเรื่องย่อย เราสามารถใช้ข้อความที่มีการหมุนในอาร์กิวเมนต์ได้ ขั้นตอน สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่ เพิ่ม ~.axes.Axes ไปยังรูปที่เป็นส่วนหนึ่งของการจัดเรียงแผนย่อยโดยใช้ add_subplot() วิธีการ ปรับพารามิเตอร์เค้าโครงแผนย่อยโดยใช้ subplots_adjust

ในการดึงอินสแตนซ์แถบสีจากรูปใน matplotlib เราสามารถใช้วัตถุที่แมปได้ของ imshow สเกลาร์ในแถบสีเพื่อดึงอินสแตนซ์แถบสี ขั้นตอน รับข้อมูลแบบสุ่มด้วยมิติข้อมูลอาร์เรย์ 10×10 จุดข้อมูลระหว่าง -1 ถึง 1 ใช้ imshow() วิธีการแสดงข้อมูลเป็นภาพ เช่น บนแรสเตอร์ปกติ 2 มิติ สร้างแถบสีสำหรับอินสแตนซ์ Scala

plt.figure().close(): ปิดหน้าต่างฟิกเกอร์ ปิด() ด้วยตัวเองปิดตัวเลขปัจจุบัน ปิด(ซ) โดยที่ h คือตัวอย่างฟิกเกอร์ ปิดตัวเลขนั้น ปิด(จำนวน) ปิดตัวเลขด้วย number=num ปิด(ชื่อ) โดยที่ชื่อเป็นสตริง ให้ปิดตัวเลขที่มีป้ายกำกับนั้น ปิด(ทั้งหมด) ปิดหน้าต่างฟิกเกอร์ทั้งหมด ตัวอย่าง from matplotlib import