假设我有一个名为ax的matplotlib轴，我想设置它的几个属性。目前，我这样做:ax.set_yscale('log')ax.set_xlim([0,10])ax.set_xlabel('somelabel')但一段时间后它会变得乏味。然后我遇到了这个方法:ax.set(yscale='log',xlim=[0,10],xlabel='somelabel')更简洁，但似乎有点无证。我的意思是所有文档都说“一个tkstyleset命令，通过kwargs来设置属性”。首选或惯用的方式是什么？set方法api稳定吗？ 最佳答案 Pyp
假设我有一个名为ax的matplotlib轴，我想设置它的几个属性。目前，我这样做:ax.set_yscale('log')ax.set_xlim([0,10])ax.set_xlabel('somelabel')但一段时间后它会变得乏味。然后我遇到了这个方法:ax.set(yscale='log',xlim=[0,10],xlabel='somelabel')更简洁，但似乎有点无证。我的意思是所有文档都说“一个tkstyleset命令，通过kwargs来设置属性”。首选或惯用的方式是什么？set方法api稳定吗？ 最佳答案 Pyp
我有两个numpy数组1D，一个是datetime64格式的测量时间，例如:array([2011-11-1501:08:11,2011-11-1602:08:04,...,2012-07-0711:08:00],dtype=datetime64[us])和其他具有相同长度和维度的整数数据数组。我想在matplotlib时间与数据中绘制一个图。如果我直接放数据，我得到的是这样的:plot(timeSeries,data)有没有办法在更自然的单位中获得时间？例如，在这种情况下，月/年就可以了。编辑:我已经尝试过GustavLarsson的建议，但出现错误:Out[128]:[]-----
我有两个numpy数组1D，一个是datetime64格式的测量时间，例如:array([2011-11-1501:08:11,2011-11-1602:08:04,...,2012-07-0711:08:00],dtype=datetime64[us])和其他具有相同长度和维度的整数数据数组。我想在matplotlib时间与数据中绘制一个图。如果我直接放数据，我得到的是这样的:plot(timeSeries,data)有没有办法在更自然的单位中获得时间？例如，在这种情况下，月/年就可以了。编辑:我已经尝试过GustavLarsson的建议，但出现错误:Out[128]:[]-----
我想做的是让脚本计算一些东西，准备一个图并将已经获得的结果显示为pylab.figure-在python2(特别是python2.7)中，具有稳定的matplotlib(即1.1.1).在python3(带有matplotlibgitbuild...版本1.2.x的python3.2.3)中，这可以正常工作。作为一个简单的例子(通过time.sleep()模拟冗长的计算)考虑importpylabimporttimeimportrandomdat=[0,1]pylab.plot(dat)pylab.ion()pylab.draw()foriinrange(18):dat.append(
我想做的是让脚本计算一些东西，准备一个图并将已经获得的结果显示为pylab.figure-在python2(特别是python2.7)中，具有稳定的matplotlib(即1.1.1).在python3(带有matplotlibgitbuild...版本1.2.x的python3.2.3)中，这可以正常工作。作为一个简单的例子(通过time.sleep()模拟冗长的计算)考虑importpylabimporttimeimportrandomdat=[0,1]pylab.plot(dat)pylab.ion()pylab.draw()foriinrange(18):dat.append(
Introduction科研可视化是将数据和信息转化为可视化形式的过程，旨在通过图形化展示数据和信息，使得科研工作者能够更好地理解和分析数据，并从中发现新的知识和洞见。科研可视化可以应用于各种领域，如生物学、物理学、计算机科学等，帮助科研工作者更好地理解和解释数据。科研可视化的目的是通过图形化展示数据和信息，使得科研工作者能够更好地理解和分析数据。科研可视化可以帮助科研工作者：更好地理解数据：科研可视化可以帮助科研工作者更好地理解数据的结构、特征和关系，以及数据中存在的模式和趋势。发现新的知识和洞见：科研可视化可以帮助科研工作者发现数据中存在的新的知识和洞见，以及数据中隐藏的关联性和规律。交流
我正在尝试将Matplotlib图保存为iPython笔记本中的文件。importmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure()ax=fig.add_axes([1,1,1,1])ax.plot([1,2])fig.savefig('test.png')iPythonnotebook中的内联View看起来不错:文件“test.png”几乎是空的。绘图似乎移到了右上角，您可以在角落看到刻度标签“1.0”和“0.0”。如何从iPython笔记本生成一个看起来像内联View的文件？ 最佳答案 问题已解决:将'
我正在尝试将Matplotlib图保存为iPython笔记本中的文件。importmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure()ax=fig.add_axes([1,1,1,1])ax.plot([1,2])fig.savefig('test.png')iPythonnotebook中的内联View看起来不错:文件“test.png”几乎是空的。绘图似乎移到了右上角，您可以在角落看到刻度标签“1.0”和“0.0”。如何从iPython笔记本生成一个看起来像内联View的文件？ 最佳答案 问题已解决:将'
有没有办法让matplotlib绘制一个完美的圆？它们看起来更像椭圆形。 最佳答案 只是为了扩展DSM的正确答案。默认情况下，绘图沿一个轴比另一轴具有更多像素。当您添加一个圆圈时，它通常以数据单元的形式添加。如果您的轴具有对称范围，这意味着沿x轴的一步将涉及与沿y轴的一步不同数量的像素。因此，数据单元中的对称圆在您的像素单元中是不对称的(您实际看到的)。正如DSM正确指出的那样，您可以强制x轴和y轴在每个数据单元中具有相同数量的像素。这是使用plt.axis("equal")或ax.axis("equal")方法完成的(其中ax是一
