ในการพล็อตเมทริกซ์ความสับสนด้วยแกนสตริงแทนที่จะเป็นจำนวนเต็มใน Python เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ สร้างรายการสำหรับป้ายกำกับ สร้างเมทริกซ์ความสับสน ใช้ confusion_matrix() เพื่อคำนวณความถูกต้องของการจำแนกประเภท 3. เพิ่ม ~.axes.Axes ให้กับร่างซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการจัดโครงเรื่องย่อย พล็อตค่าของเมทร

ในการใส่ข้อความนอกโครงเรื่อง เราสามารถเปลี่ยนตำแหน่งข้อความโดยเปลี่ยนค่าของ text_pos_x และ text_pos_y ขั้นตอน สร้างจุดข้อมูลสำหรับ x และ y เริ่มต้นตำแหน่งข้อความของ x และ y ในการลงจุด x และ y ให้ใช้วิธี plot() กับ color=red . ใช้วิธี text() เพื่อเพิ่มข้อความให้กับภาพ หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ show(

ในการเพิ่มกราฟต่างๆ (เป็นส่วนแทรก) ในกราฟ Python อื่น เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้าง x และ ย จุดข้อมูลโดยใช้ numpy การใช้ แผนย่อย() เมธอด สร้างร่างและชุดแผนย่อย เช่น fig และ ขวาน . ในการสร้างแกนใหม่ เพิ่ม แกน กับตัวเลขที่มีอยู่ (ขั้นตอนที่ 2). พล็อต x และ ย บนแกน (ขั้นตอนที่

ในการพล็อตฮิสโทแกรมแบบวงกลม (โพลาร์) ใน Python เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: สร้างจุดข้อมูลสำหรับ ธีต้า , รัศมี และ ความกว้าง ใช้ numpy. เพิ่มแผนย่อยให้กับตัวเลขปัจจุบัน โดยที่ projection=polar และ nrows=1, ncols=1 andindex=1 . สร้างกราฟแท่งโดยใช้ bar() เมธอดด้วย ธีต้า , รัศมี และ ความกว้าง จุดข้

ในการรับรายการแกนของตัวเลข ก่อนอื่นเราจะสร้างตัวเลข จากนั้นใช้ get_axes() วิธีรับแกนและกำหนดป้ายกำกับของแกนเหล่านั้น สร้าง xs และ ys โดยใช้ numpy และ fig โดยใช้ figure() กระบวนการ. สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่ ใช้ add_subplot() กระบวนการ. เพิ่ม ~.axes.Axes ไปยังภาพที่เป็นส่วนหนึ่งขอ

เพื่อกำจัดเส้นตารางเมื่อวางแผนด้วย Pandas ด้วย secondary_y เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้าง data frame โดยใช้ DataFrame พร้อมคีย์ column1 และ คอลัมน์2 . ใช้ data frame data เพื่อลงจุด data frame หากต้องการกำจัดเส้นตาราง ให้ใช้ grid=False . หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ show() วิธีการ ตั

ในการแทรกสัญลักษณ์องศาลงในพล็อต เราสามารถใช้การแสดง LaTeX ได้ ขั้นตอน สร้างจุดข้อมูลสำหรับ pV, nR และ T โดยใช้ numpy พล็อต pV และ T โดยใช้ plot() วิธีการ ตั้งค่า xlabel สำหรับ pV โดยใช้ xlabel() วิธีการ ตั้งฉลากสำหรับอุณหภูมิด้วยสัญลักษณ์องศาโดยใช้ ylabel() วิธีการ หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ show() ว

ในการระบุค่าบนแกน Y ใน Python เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: สร้างจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ numpy หากต้องการระบุค่าของแกน ให้สร้างรายการอักขระ ใช้ xticks และ yticks วิธีการระบุขีดบนแกนด้วย x และ y ขีดจุดข้อมูลตามลำดับ พล็อตเส้นโดยใช้ x และ y color=red โดยใช้ plot() วิธีการ กำหนดระยะขอบ x และ y 0 หาก

ในการลงจุดบนพื้นหลังของรูปภาพ เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: อ่านรูปภาพจากไฟล์ลงในอาร์เรย์ สร้างร่าง (fig) และเพิ่มชุดของแผนย่อย (ขวาน) ด้วยขอบเขต [0, 300, 0, 300]. สร้างอาร์เรย์ x ของช่วง (300) พล็อต x โดยใช้ พล็อต() เมธอดด้วย linestyle=dotted , linewidth=2 และ สี=แดง หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ sho

ในการบันทึกรูปเป็นไฟล์จาก iPython เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: สร้างตัวเลขใหม่หรือเปิดใช้งานตัวเลขที่มีอยู่ เพิ่มแกนให้กับรูปโดยใช้ add_axes() วิธีการ พล็อตรายการที่กำหนด บันทึกพล็อตโดยใช้ savefig() วิธีการ ตัวอย่าง from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] =

ในการสร้างแถบสีมาตรฐานสำหรับชุดแปลง เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้างข้อมูลแบบสุ่มโดยใช้ numpy สร้างร่างและชุดแผนย่อยโดยใช้ แผนย่อย() เมธอด โดยที่ nrows=1 และ ncols=1 . แสดงข้อมูลเป็นรูปภาพ เพิ่มแกนให้กับรูปภาพ สำหรับแถบสี สร้างแถบสีโดยที่อินสแตนซ์ที่แมปได้คือรูปภาพและ cax ที่จะวา

หากต้องการอ่านรูปภาพใน Python cv2 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) cv

ในการสร้างฮิสโตแกรมบันทึก เราสามารถใช้ log=True ในอาร์กิวเมนต์ของ hist() วิธีการ ขั้นตอน ทำรายการตัวเลข พล็อตฮิสโตแกรมด้วย density=True . หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ show() วิธีการ ตัวอย่าง import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50,

ในการแยกไฟล์ csv สำหรับคอลัมน์เฉพาะเพื่อแสดงรายการใน Python เราสามารถใช้ Pandas read_csv() วิธีการ ขั้นตอน ทำรายการคอลัมน์ที่ต้องแยก ใช้ read_csv() วิธีการแตกไฟล์ csv ลงใน data frame. พิมพ์ข้อมูลที่แยกออกมา พล็อตกรอบข้อมูลโดยใช้ plot() วิธีการ หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ show() วิธีการ

ในการวาดรูปหลายตัวพร้อมกันใน Python ด้วย matplolib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: สร้างข้อมูลแบบสุ่มโดยใช้ numpy เพิ่มแผนย่อยให้กับตัวเลขปัจจุบัน nrows=1, ncols=4 และ at index=1 แสดงข้อมูลเป็นรูปภาพ เช่น บนแรสเตอร์ปกติ 2 มิติ โดยใช้ imshow() เมธอดด้วย cmap=Blues_r . เพิ่มแผนย่อยให้กับตัวเลขปัจจุบัน

เพื่อแสดงแผนผังย่อยของแกนใน Python เราสามารถใช้เมธอด show() เมื่อมีการสร้างตัวเลขหลายตัว รูปภาพเหล่านั้นจะแสดงโดยใช้เมธอด show() ขั้นตอน สร้างจุดข้อมูล x และ y โดยใช้ numpy พล็อต x และ y โดยใช้ plot() วิธีการ หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ show() วิธีการ ตัวอย่าง from matplotlib import pyplot as plt imp

ในการพล็อตแผนที่ความหนาแน่น 3 มิติใน Python ด้วย matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - สร้าง side, x, y และ z โดยใช้ numpy Numpy linspace ช่วยในการสร้างข้อมูลระหว่างจุดสองจุดตามตัวเลขที่สาม ส่งกลับเมทริกซ์พิกัดจากเวกเตอร์พิกัดโดยใช้ข้อมูลด้านข้าง สร้างข้อมูลเลขชี้กำลังโดยใช้ x และ y (

ในการทำให้ฮิสโตแกรมเป็นมาตรฐานใน Python เราสามารถใช้ hist() กระบวนการ. ในแถบมาตรฐาน พื้นที่ใต้แปลงควรเป็น 1 ขั้นตอน ทำรายการตัวเลข พล็อตฮิสโตแกรมด้วยความหนาแน่น=จริง . หากต้องการแสดงรูป ให้ใช้ show() วิธีการ ตัวอย่าง import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"

ในการพล็อตจุดข้อมูลเดียวใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - เริ่มต้นรายการสำหรับ x และ y ด้วยค่าเดียว จำกัดช่วงแกน X และ Y สำหรับ 0 ถึง 5 จัดวางตารางในรูปแบบเส้นปัจจุบัน พล็อต x และ y โดยใช้วิธี plot() กับ marker=o, markeredgecolor=red, markerfacecolor=green . หากต้องการแสดง

เมชกริด − เมทริกซ์พิกัดจากเวกเตอร์พิกัด มาดูตัวอย่างกันว่าเราจะนำฟังก์ชันไปใช้กับ Python meshgrid ได้อย่างไร เราสามารถพิจารณาสองรายการ x และ y โดยใช้มัณฑนากรแบบเวกเตอร์จำนวนมาก ตัวอย่าง import numpy as np @np.vectorize def foo(a, b):    return a + b x = [0.0, 0.5, 1.0] y = [0.0, 1.0, 8.0]