การเพิ่มตัวแปรให้กับ Python plt.title() เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้างจุดข้อมูลสำหรับ x และ y โดยใช้ numpy และ num (เป็นตัวแปร) เพื่อคำนวณ y และตั้งค่านี้ในชื่อ พล็อตจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ plot() วิธีการด้วยสีแดง ตั้งชื่อเส้นโค้งด้วยตัวแปร num. หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ show()

ในการจัดการ asymptote/discontinuity ด้วย matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้างจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ numpy ปิดโครงแบบแกน วาดเส้นด้วยจุดข้อมูล x และ y เพิ่มเส้นแนวนอนข้ามแกน x=0 เพิ่มเส้นแนวตั้งพาดแกน y=0 วางคำอธิบายสำหรับเส้นโค้ง y=1/x. หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ show

ในการแสดงข้อความบนคอลัมน์ในแผนภูมิแท่ง เราสามารถใช้ text() เพื่อให้เราสามารถวางข้อความในตำแหน่งเฉพาะ (x และ y) ของคอลัมน์แท่งได้ ขั้นตอน สร้างรายการสำหรับ x, y และ เปอร์เซ็นต์ . สร้างกราฟแท่งโดยใช้ bar() วิธีการ ทำซ้ำซิป x, y และ เปอร์เซ็นต์ เพื่อวางข้อความสำหรับคอลัมน์แท่ง หากต้องการแ

เพื่อให้พล็อตเส้นเคลื่อนไหวใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้างภาพและชุดแผนย่อยโดยใช้ แผนย่อย() วิธีการ จำกัดมาตราส่วนแกน x และ y สร้างจุดข้อมูล x และ t โดยใช้ numpy ส่งกลับเมทริกซ์พิกัดจากเวกเตอร์พิกัด X2 และ T2 วาดเส้นด้วยจุดข้อมูล x และ F โดยใช้ plot() วิธีการ หาก

หากต้องการลบป้ายกำกับทางด้านซ้ายในแผนภูมิวงกลม matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้างรายการชั่วโมง กิจกรรม และสี พล็อตแผนภูมิวงกลมโดยใช้ pie() วิธีการ หากต้องการซ่อนป้ายกำกับทางด้านซ้ายใน matplotlib เราสามารถใช้ plt.ylabel() ด้วยสตริงว่าง ตัวอย่าง import matplotlib.pyplot as pl

ในการวาดเส้นที่มีหลายสี เช่น รุ้ง เราสามารถสร้างรายการสีรุ้งเจ็ดสี (VIBGYOR) ขั้นตอน สร้าง x สำหรับจุดข้อมูลโดยใช้ numpy สร้างรายการสี (รุ้ง VIBGYOR) วนซ้ำในช่วงความยาวรายการสี พล็อตบรรทัดด้วย x และ y(x+i/20) ใช้ plot() เมธอด ด้วย marker=o, linewidth=7 และสี[i] โดยที่ i คือดัชนี หาก

ในการพล็อตกราฟเส้นจากข้อมูลฮิสโตแกรมใน matplotlib เราใช้วิธี numpy histogram เพื่อคำนวณฮิสโตแกรมของชุดข้อมูล ขั้นตอน เพิ่มแผนย่อยให้กับตัวเลขปัจจุบัน nrows=2, ncols=1 และดัชนี=1 . ใช้วิธี numpy histogram เพื่อรับฮิสโตแกรมของชุดข้อมูล พล็อตฮิสโตแกรมโดยใช้ hist() เมธอดด้วย edgecolor=black .

ในการวาดเส้นแกนหรือจุดกำเนิดของพล็อตรูปร่างของ matplotlib เราสามารถใช้ contourf() , axhline() y=0 และ axvline() x=0 สร้างจุดข้อมูลสำหรับ x, y และ z โดยใช้ numpy ในการตั้งค่าคุณสมบัติของแกน เราสามารถใช้ plt.axis(off) วิธีการ ใช้ contourf() เมธอดที่มีจุดข้อมูล x, y และ z พล็อต x=0 และ y=

ขั้นตอน การใช้ แผนย่อย() วิธีสร้างร่างและชุดของแผนย่อยที่มีขนาดตัวเลข (7, 7) สร้าง data frame ที่มีสองปุ่ม เวลา และ ความเร็ว . หาขนาดของอาร์เรย์ เพิ่มตารางในแกนปัจจุบันโดยใช้ ตาราง วิธีการ ลดขนาดฟอนต์จนกว่าข้อความจะพอดีกับความกว้างของเซลล์ กำหนดขนาดตัวอักษรในตาราง กำหนดสีใบหน้

ในการแสดงค่าป้ายกำกับทั้งหมด เราสามารถใช้ set_xticklabels() และ set_yticklabels() วิธีการ ขั้นตอน สร้างรายการตัวเลข (x) ที่ใช้ติ๊กแกนได้ รับแกนโดยใช้ subplot() ที่ช่วยในการเพิ่มแผนย่อยให้กับตัวเลขปัจจุบัน ตั้งค่าขีดบนแกน X และ Y โดยใช้วิธี set_xticks และ set_yticks ตามลำดับ และแสดงรายการ

ในการทำเครื่องหมายสี่เหลี่ยมกลวงด้วย matplotlib เราสามารถใช้เครื่องหมาย ks markerfacecolor=none, markersize=15 และ markeredgecolor=red . ขั้นตอน สร้างจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ numpy สร้างร่างหรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่ เพิ่มแกนให้กับร่างนั้นเป็นส่วนหนึ่งของแผนย่อย พล็อตจุดข้อมูล x และ y โ

ในการกำหนดให้ติ๊กแกนเป็นทวีคูณของ pi ใน Python เราทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - เริ่มต้น pi ตัวแปร สร้าง ทีต้า และจุดข้อมูล y โดยใช้ numpy พล็อต ทีต้า และคุณใช้ plot() วิธีการ รับหรือตั้งค่าตำแหน่งปัจจุบันติ๊กและป้ายกำกับของแกน X โดยใช้ xticks() วิธีการ วิธีที่สะดวกในการตั้งค่าหรือดึงระยะขอบอ

ในการเขียนข้อความเป็นตัวห้อยในป้ายกำกับแกนและคำอธิบาย เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้างจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ NumPy พล็อตจุดข้อมูล x และ y ด้วยป้ายกำกับข้อความตัวห้อย ใช้ xlabel และ ylabel ด้วย ตัวสมัครสมาชิก ในข้อความ ใช้ตำนาน() วิธีการวางตำนานในเนื้อเรื่อง ปรับ padding ระห

แผนภูมิวาฟเฟิลเป็นเทคนิคการสร้างภาพข้อมูลที่น่าดึงดูดซึ่งปกติแล้วจะสร้างขึ้นเพื่อแสดงความคืบหน้าสู่เป้าหมาย ในขณะที่สร้างฟิกเกอร์ใหม่หรือเปิดใช้งานฟิกเกอร์ที่มีอยู่ เราสามารถใช้ FigureClass=Waffle . ขั้นตอน สร้าง data frame ของ Panda โดยใช้พจนานุกรม สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่

ในการพล็อตแผนที่ความหนาแน่นใน Python เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้าง side, x, y และ z โดยใช้ numpy Numpy linspace ช่วยในการสร้างข้อมูลระหว่างจุดสองจุดตามตัวเลขที่สาม ส่งกลับเมทริกซ์พิกัดจากเวกเตอร์พิกัดโดยใช้ข้อมูลด้านข้าง สร้างข้อมูลเลขชี้กำลังโดยใช้ x และ y (ขั้นตอนที่ 2) สร้างพ

ในการเพิ่มแถบสีสำหรับ hist2d พล็อต เราสามารถส่งวัตถุที่แมปสเกลาร์ไปยังอาร์กิวเมนต์ของเมธอด colorbar() ได้ ขั้นตอน สร้างจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ numpy สร้างภาพและชุดแผนย่อยโดยใช้ แผนย่อย() วิธีการ สร้างพล็อตฮิสโตแกรม 2 มิติโดยใช้ hist2d() วิธีการ สร้างแถบสีสำหรับอินสแตนซ์สเกลาร์ที่แมป hi

เพื่อเคลื่อนไหว pcolormesh ใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้างร่างและชุดแผนย่อย สร้างจุดข้อมูล x, y และ t โดยใช้ จำนวน . สร้าง X3 , Y3 และ T3 ส่งคืนเมทริกซ์พิกัดจากเวกเตอร์พิกัดโดยใช้ meshgrid สร้างพล็อตสีเทียมด้วยตารางสี่เหลี่ยมที่ไม่ธรรมดาโดยใช้ pcolormesh() วิธีการ

set_xlim - ตั้งค่าขีดจำกัดมุมมองแกน X set_xbound − ตั้งค่าขอบเขตตัวเลขล่างและบนของแกน X ในการตั้งค่า xlim และ xbound เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - การใช้ แผนย่อย(2) เราสามารถสร้างร่างและชุดแผนย่อยได้ ที่นี่ เรากำลังสร้าง 2 แผนย่อย สร้างจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ numpy ใช้แกน 1 เพื่อพล็อตจุ

ในการพล็อตสี่เหลี่ยมภายในวงกลมใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่โดยใช้ ตัวเลข วิธีการ เพิ่มโครงเรื่องย่อยให้กับแกนปัจจุบัน สร้างสี่เหลี่ยมผืนผ้าและวงกลมโดยใช้ Rectangle() และ Circle() ชั้นเรียน เพิ่มแพทช์บนแกน ปรับขนาดแกน x และ

ในการทำให้ฮิสโตแกรม 2 อันมีความกว้างของถังขยะเท่ากัน เราสามารถคำนวณฮิสโตแกรมของชุดข้อมูลได้ ขั้นตอน สร้างข้อมูลแบบสุ่ม a และการแจกแจงแบบปกติ b. เริ่มต้นตัวแปร bins สำหรับความกว้างของ bin เท่ากัน พล็อต a และ bins โดยใช้ hist() วิธีการ พล็อต b และถังขยะโดยใช้ hist() วิธีการ หากต้องการ