expm() ฟังก์ชันของ scipy.linalg แพ็คเกจใช้เพื่อคำนวณเลขชี้กำลังของเมทริกซ์โดยใช้การประมาณของPadé การประมาณ Padé เป็นการประมาณที่ ดีที่สุด ของฟังก์ชันโดยฟังก์ชันตรรกยะของลำดับที่กำหนด ภายใต้เทคนิคนี้ อนุกรมกำลังของตัวประมาณจะสอดคล้องกับอนุกรมกำลังของฟังก์ชันที่มันกำลังประมาณอยู่ ไวยากรณ์ scipy.linalg

sinm() ฟังก์ชั่น scipy.linalg แพ็คเกจใช้เพื่อคำนวณไซน์ของเมทริกซ์อินพุต กิจวัตรนี้ใช้ expm เพื่อคำนวณเลขชี้กำลังของเมทริกซ์ ไวยากรณ์ scipy.linalg.sinm(x) โดยที่ x คืออาร์เรย์อินพุต ตัวอย่างที่ 1 ให้เราพิจารณาตัวอย่างต่อไปนี้ − # Import the required libraries from scipy from scipy import linalg imp

จักรวาล() ฟังก์ชันของ scipy.linalg แพ็คเกจใช้เพื่อคำนวณโคไซน์ของเมทริกซ์อินพุต กิจวัตรนี้ใช้ expm เพื่อคำนวณเลขชี้กำลังของเมทริกซ์ ไวยากรณ์ scipy.linalg.cosm(x) โดยที่ x เป็นอาร์เรย์อินพุต ตัวอย่างที่ 1 ให้เราพิจารณาตัวอย่างต่อไปนี้ − # Import the required libraries from scipy import linalg import

tanm() ฟังก์ชันของ scipy.linalg แพ็คเกจใช้เพื่อคำนวณแทนเจนต์ของเมทริกซ์อินพุต กิจวัตรนี้ใช้ expm เพื่อคำนวณเลขชี้กำลังของเมทริกซ์ ไวยากรณ์ scipy.linalg.tanm(x) โดยที่ x คืออาร์เรย์อินพุตหรือเมทริกซ์สี่เหลี่ยมจัตุรัส ส่งกลับเมทริกซ์แทนเจนต์ของ x ตัวอย่างที่ 1 ให้เราพิจารณาตัวอย่างต่อไปนี้ − # Impor

interp1d() ฟังก์ชันของ scipy.interpolate แพ็คเกจใช้เพื่อสอดแทรกฟังก์ชัน 1-D ต้องใช้อาร์เรย์ของค่าต่างๆ เช่น x และ y เพื่อประมาณฟังก์ชันบางอย่าง y =f(x) แล้วใช้การแก้ไขเพื่อหาค่าของคะแนนใหม่ ไวยากรณ์ scipy.interpolate.interp1d(x, y) โดยที่ x คืออาร์เรย์ 1-D ของค่าจริง และ y คืออาร์เรย์ ND ของค่าจริง

ในการตั้งค่าตัวคูณแกนใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและ ปรับช่องว่างระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย . สร้างจุดข้อมูล x โดยใช้ numpy พล็อต x และ x2 โดยใช้ plot() วิธีการ หาแกนปัจจุบันของรูป เริ่มต้นตัวแปร ตัวคูณ ก็คือค่าของตัวคูณแกน ทำเครื่องหมายบนแต่ละจ

หากต้องการเลื่อนตำแหน่งแถบสีไปทางขวาใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - ขั้นตอน นำเข้า numpy และ matplotlib กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย เริ่มต้นตัวแปร N เพื่อเก็บจำนวนข้อมูลตัวอย่าง สร้าง x และ ย จุดข้อมูลโดยใช้ numpy สร้างพล็อตกระจายโดยใช้ scat

ในการพล็อตแท่งแนวนอนหลายแท่งในแผนภูมิเดียวด้วย matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - ขั้นตอน นำเข้าไลบรารี pandas, matplotlib และ numpy กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างอาร์เรย์สำหรับตำแหน่งของแถบแนวนอน เริ่มต้นตัวแปร ความกว้าง สำหรับความกว้างของแท่ง

หากต้องการเปลี่ยนขนาดแบบอักษรของ xticks ในพล็อต matplotlib เราสามารถใช้พารามิเตอร์ขนาดฟอนต์ได้ ขั้นตอน นำเข้า matplotlib และ numpy กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้าง x และ ย จุดข้อมูลโดยใช้ numpy พล็อต x และ ย จุดข้อมูลโดยใช้ plot() วิธีการ กำหนดขนาดแบบอัก

เพื่อให้เห็นภาพค่าในระดับลอการิทึมบน matplotlib เราสามารถใช้ yscale(log) . ขั้นตอน นำเข้า matplotlib nd numpy กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้าง x และ ย จุดข้อมูลโดยใช้ numpy ใช้ yscale(log) เพื่อให้เห็นภาพค่าในระดับลอการิทึม พล็อต x และ ย จุดข้อมูลโดยใช้

เพื่อหลีกเลี่ยงการเกิดซ้ำของสีของเส้นใน matplotlib.pyplot เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้าง x และ ย จุดข้อมูลโดยใช้ numpy พล็อต x และ ย จุดข้อมูลโดยใช้วิธี plot() ใน พล็อต() เมธอด ใช้ค่าเลขฐานสิบหกเฉพาะสำหรับ สี แอตทริ

แผนภูมิแกนต์ใช้กันอย่างแพร่หลายในการวางแผนโครงการเพื่อแสดงกำหนดการของโครงการ เป็นประเภทของแผนภูมิแท่งที่แสดงงานบนแกนตั้งและช่วงเวลาบนแกนนอน ความกว้างของแถบแนวนอนในกราฟแสดงระยะเวลาของแต่ละกิจกรรม ในการพล็อตแผนภูมิแกนต์ใน matplotlib เราสามารถใช้ broken_barh() วิธีการ ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่อ

ในคอมพิวเตอร์กราฟิก 3 มิติ voxel แสดงถึงค่าบนกริดปกติในสามมิติสเปซ เราสามารถพูดได้ว่า voxel เป็น 3D ที่เทียบเท่ากับพิกเซลที่ใช้ใน 2D พิกเซลเป็นสี่เหลี่ยมจัตุรัสด้านในของภาพ 2 มิติที่มีตำแหน่งในตาราง 2 มิติและค่าสีเดียว ในขณะที่ voxel เป็นคิวบ์ภายในโมเดล 3 มิติที่มีตำแหน่งภายในตาราง 3 มิติและค่าสีเดี

ในการพล็อตเส้นเรียบด้วย matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างรายการจุดข้อมูล x และ ย . พล็อต x และ ย จุดข้อมูล สร้าง x_new และ bspline จุดข้อมูลสำหรับเส้นเรียบ รับ y_new จุดข้อมูล. คำนวณ (สัมประสิทธิ์ของ) การ

ในการจัดการกับค่า NaN ขณะวางแผน boxplot โดยใช้ Python เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย เริ่มต้นตัวแปร N สำหรับตัวอย่างข้อมูลและช่วง ถัดไปสร้างการแพร่กระจายแบบสุ่ม ข้อมูลของศูนย์ บินสูงและต่ำ รับข้อมูลที่ต่อกัน และข้อมูลที่ถูกก

ในการตั้งค่าสีของเส้นเป็นสีส้ม และระบุตัวทำเครื่องหมายเส้นใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้าง x และ ย จุดข้อมูลโดยใช้ numpy พล็อต x และ ย จุดข้อมูลที่มีแอตทริบิวต์ color=orange และ marker=* . หากต้องการแสดง

ในการเติมพื้นที่ที่มีเฉพาะฟัก (ไม่มีสีพื้นหลัง) ใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย เริ่มต้นตัวแปร n เพื่อเก็บจำนวนข้อมูลตัวอย่าง สร้างร่างและชุดแผนย่อย พล็อต x และ ย จุดข้อมูล เติมพื้นที่ระหว่าง x และ ย ด้วยช

ในการระบุสีที่แตกต่างกันสำหรับแถบต่างๆ ในฮิสโตแกรมของ matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างร่างและชุดแผนย่อย พล็อตฮิสโตแกรมด้วยข้อมูลสุ่มพร้อมข้อมูลตัวอย่าง 100 รายการ วนซ้ำในช่วงของจำนวนถังขยะและตั้งค่าสีแบบสุ่

ในการลบค่า NaN ออกจาก dataframe โดยไม่มีตัวกรองหรือ interpolate เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย สร้างอาร์เรย์เพื่อสร้างกรอบข้อมูล Pandas ndarrayหนึ่งมิติ พร้อมป้ายแกน (รวมอนุกรมเวลา) พล็อตการแก้ไข ดัชนี , ค่า − ใช้ค่าตัวเล

วิธีเพิ่มคำอธิบายในแผนภาพ 3 มิติด้วย scatter() ใน matplotlib เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ - ขั้นตอน กำหนดขนาดรูปและปรับช่องว่างภายในระหว่างและรอบๆ แผนผังย่อย เริ่มต้นตัวแปร N เพื่อเก็บจำนวนข้อมูลตัวอย่าง สร้าง x และ ย จุดข้อมูล; ทำ z1 และ z2 รายการจุดข้อมูล เพิ่มโครงเรื่องย่อยให้กับตัวเ