如果这时执行一条绘图命令(如plt.plot([1.5, 3.5, -2, 1.6])),matplotlib就会在最后一个用过的subplot(如果没有则创建一个)上进行绘制,隐藏创建figure和subplot的过程。因此,如果我们执行下列命令,你就会得到如图9-3所示的结果: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [20]: plt.plot(np....
InteractivePlot-line-ax-fig-x-y+__init__()+on_scroll(event) 六、状态机图 在实现过程中,程序的状态流转也很重要。使用状态图可以很好地描述程序的状态转移过程。 scroll upscroll downIdleZoomInZoomOut 在这个状态图中,我们展示了程序的初始状态、缩放状态和如何返回到初始状态的过程。 七、总结 本文详细介...
In [1]: import numba In [2]: def double_every_value_nonumba(x): return x * 2 In [3]: @numba.vectorize def double_every_value_withnumba(x): return x * 2 # 不带numba的自定义函数: 797 us In [4]: %timeit df["col1_doubled"] = df["a"].apply(double_every_value_nonumba) ...
linspace(1985, 2025, num=500) y_smoothed = [gaussian_smooth(x, y_, grid, 1) for y_ in y] ax.stackplot(grid, y_smoothed, colors=COLORS, baseline="sym") # 显示 plt.show() 先使用Matplotlib绘制堆积图,设置stackplot()的baseline参数,可将数据围绕x轴展示。 再通过scipy.interpolate平滑曲线,...
42 # Create map and display it san_map = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_...
plot(randn(30).cumsum(), color='k', linestyle='dashed', marker='o') 在线型图中,非实际数据点默认是按线性方式插值的。可以通过drawstyle选项修改(见图9-7): In [33]: data = np.random.randn(30).cumsum() In [34]: plt.plot(data, 'k--', label='Default') ...
# plot the same data on both axes ax.plot(pts) ax2.plot(pts) # zoom-in / limit the view to different portions of the data ax.set_ylim(.78, 1.) # outliers only ax2.set_ylim(0, .22) # most of the data # hide the spines between ax and ax2 ...
使用Matplotlib的plot()进行绘制,结果如下。11.二维密度图 二维密度图或二维直方图,可视化两个定量变量的组合分布。 它们总是在X轴上表示一个变量,另一个在Y轴上,就像散点图。 然后计算二维空间特定区域内的次数,并用颜色渐变表示。 形状变化:六边形a hexbin chart,正方形a 2d histogram,核密度2d density plots...
self.delta = 1.3 # zoom magnitude # Put image into container rectangle and use it to set proper coordinates to the image self.container = self.canvas.create_rectangle(0, 0, self.width, self.height, width=0) # Plot some optional random rectangles for the test purposes ...
from bokeh.layouts import column, gridplot from bokeh.models import BoxSelectTool, Div # 数据 x = np.linspace(0, 4*np.pi, 100) y = np.sin(x) # 工具条 TOOLS = "wheel_zoom,save,box_select,lasso_select,reset" # HTML...