Matplotlib 二维箭头图
2021-10-31 25400℃
箭头图将速度矢量显示为箭头，其中分量(u，v)位于点(x，y)。关于 matplotlib 的相关文章
Matplotlib 轮廓图
2021-10-31 27700℃
轮廓图是一种在二维平面上显示三维表面的方法。 它绘制了y轴上的两个预测变量X Y和轮廓的响应变量Z。
Matplotlib 散点图
2021-10-31 27500℃
散点图用于绘制水平轴和垂直轴上的数据点，以试图显示一个变量受另一个变量影响的程度。
Matplotlib 饼图
2021-10-31 30900℃
Matplotlib API有一个pie()函数，它生成一个表示数组中数据的饼图。每个楔形的分数面积由x/sum(x)给出。
Matplotlib 直方图
2021-10-31 37100℃
直方图是数值数据分布的精确表示，它是连续变量的概率分布的估计，它是一种条形图。要构建直方图。
Matplotlib 条形图
2021-10-31 27000℃
条形图或条状图是一种图表或图形，它显示带有矩形条的分类数据，其高度或长度与它们所代表的值成比例。
Matplotlib 双轴
2021-10-31 25800℃
在图中具有双x或y轴有时是很有用的， Matplotlib通过twinx()和twiny()函数支持此功能。
Matplotlib 刻度
2021-10-31 31700℃
Matplotlib的默认刻度定位器和格式化器在很多常见情况下通常都足够了。
Matplotlib 设置限制
2021-10-31 29200℃
Matplotlib自动到达要沿着图的x，y(以及3D图的情况下为z轴)轴显示的变量的最小值和最大值。
Matplotlib 格式化轴
2021-10-31 28800℃
在Matplotlib中，可以通过将axes对象的xscale或vscale属性设置为log。
Matplotlib 网格
2021-10-31 46200℃
axes对象的grid()函数将图中网格的可见性设置为on或off。
Matplotlib subplot2grid()函数
2021-10-31 28500℃
Matplotlib subplot2grid()函数在网格的特定位置创建轴对象提供了更大的灵活性。它还允许轴对象跨越多个行或列。