如何使用 Seaborn 或 Plotly 绘制时间序列图?
要使用Seaborn或Plotly绘制时间序列图，我们可以采取以下步骤−设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个Pandas数据框df，用于保存日期时间序列"时间"和另一个变量数据speed。使用数据"时间"和"速度"制作Seaborn线图将刻度参数旋转45度。要显示图形，请使用show()方法。示例importseabornassnsfro
在 matplotlib 中绘制连接两点的曲线而不是直线
要在matplotlib中绘制连接两点的曲线而不是直线，我们可以采取以下步骤−设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。定义draw_curve()方法以使用数学表达式绘制曲线。绘制point1和point2数据点。绘制从draw_curve()方法返回的x和y数据点。要显示图形，请使用show()方法。示例importmatplotlib.pyplo
Matplotlib – 日期操作以每 12 个月显示年份刻度
要进行matplotlib日期操作，以便每12个月显示年份刻度，我们可以采取以下步骤−设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用Pandas、Numpy和matplotlib日期创建d、y、s、years、months、monthsFmt和yearsFmt。在DateFormatter中使用"%B"显示完整的月份名称。在DateF
使用 matplotlib 从 .txt 文件绘制数据
要使用matplotlib从.txt文件绘制数据，我们可以采取以下步骤−设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。初始化bar_names和bar_heights的空列表。在read"r"中打开示例.txt文件模式并附加到条形的名称和高度列表中。制作条形图。要显示图形，请使用show()方法。示例frommatplotlibimpo
如何在 Python 中保存直方图?
要在Python中保存直方图，我们可以采取以下步骤−设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建数据点"k"用于直方图。使用hist()方法绘制直方图。要保存直方图，请使用plt.savefig('image_name')。要显示图形，请使用show()方法。示例importmatplotlib.pyplotasplt#设置图形大小plt.rcP
Pandas DataFrame 中两个数字列之间的相关性
我们可以使用pandas.DataFrame.corr来计算列的两两相关性(不包括NULL值)。相关系数表示两个变量之间的线性关联强度。系数范围在-1和1之间。要获取Pandas数据框中两个数字列之间的相关性，我们可以采取以下步骤−设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个二维、大小可变、可能异构的表格数据的Pandas数据框。比较两列的值并使用col
如何使用 matplotlib 绘制 2d FEM 结果?
有限元法(FEM)用于各种任务，例如对不同类型的材料进行建模、测试复杂的几何形状、可视化作用于设计小区域的局部效应。它基本上将一个大的空间域分解成称为"有限元"的简单部分。然后将对这些有限元进行建模的简单方程收集到一个更大的方程组中，以对整个域进行建模。要使用matplotlib绘制2dFEM结果，我们可以采取以下步骤−设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用nu
matplotlib 中的带垂直线的图例
要在matplotlib中添加带垂直线的图例，我们可以采取以下步骤−设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个图形和一组子图。用红色绘制垂直线。该线既可以具有连接所有顶点的实线样式，也可以具有每个顶点的标记。在带有垂直线的图上放置图例。要显示图形，请使用show()方法。示例importmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibi
如何注释 seaborn 对图?
要注释Seaborn对图，我们可以使用fig.text()方法。步骤导入Seaborn、Pandas、Numpy和Pyplot包。设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个二维、大小可变、可能异构的表格数据的Pandas数据框。使用sns.pairplot()绘制数据集中的成对关系。使用fig.text()方法添加带注释的文本。要显示图形，请使用show()方
如何在 matplotlib 中从一组点绘制最大的多边形?
要在matplotlib中从一组点绘制最大的多边形，我们可以采取以下步骤−从matplotlib.patches导入"Polygon"。设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。为最大的多边形创建数据点列表。获取多边形实例。创建一个图形和一组子图。添加多边形实例补丁。设置x和y比例限制。要显示图形，请使用show()方法。示例importnumpyasnp
